检查损失函数:r2_score是回归问题中常用的评估指标,通常使用均方误差(MSE)作为损失函数。确保模型的损失函数设置为MSE。 检查评估指标:在Keras中,可以通过model.compile()函数设置评估指标。确保评估指标设置为r2_score。 检查评估指标:在Keras中,可以通过model.compile()函数设置评估指标。确保评估指标设置为r2_score。
从Keras代码更改负的r2_score结果可以通过以下步骤实现: 确保数据准备正确:检查数据集是否正确加载,并确保特征和目标变量的处理正确。确保数据集中没有缺失值或异常值。 检查模型架构:检查模型的网络结构和层次是否正确。确保模型的输入和输出与数据集的特征和目标变量匹配。
('Weights=', W, '\nbiases=', b) # plotting the prediction Y_pred = model.predict(X_test) plt.scatter(X_test, Y_test) plt.plot(X_test, Y_pred) plt.show() #使用r2 score评估准确度 pred_acc = r2_score(Y_test, Y_pred) print('pred_acc',pred_acc) #保存模型 model.save('...
1. 导入Keras库 import warningswarnings.filterwarnings("ignore")import numpy as npnp.random.seed(1337)from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Densefrom sklearn.metrics import r2_scoreimport matplotlib.pyplot as plt Using TensorFlow backend. 2. 创建数据集 # 创建数据集# 在[-1,1...
# Computing R2 Score r2 = r2_score(y_test_orig, y_test_pred) # Computing Mean Square Error (MSE) MSE = mean_squared_error(y_test_orig, y_test_pred) # Computing Root Mean Square Error (RMSE) RMSE = mean_squared_error(y_test_orig, y_test_pred, squared=False) ...
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score, mean_absolute_error 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 读入数据 # 定义随机种子,以便重现结果 np.random.seed(7) # 加载数据 dataframe = read_csv('装车训练数据.csv',encoding='gbk',usecols=[0],engine='python') ...
KerasRegressor uses sklearn_r2_score by default. To change this, override this method. Parameters: y_truearray-like of shape (n_samples,) or (n_samples, n_outputs) True labels. y_predarray-like of shape (n_samples,) or (n_samples, n_outputs) Predicted labels. **kwargs: dict Extra...
R2=metrics.r2_score(TestY,TestPrediction) RMSE=metrics.mean_squared_error(TestY,TestPrediction)**0.5 print('Pearson correlation coefficient is {0}, and RMSE is {1}.'.format(Pearsonr[0],RMSE)) return (Pearsonr[0],R2,RMSE) # Save key parameters. ...
决定系数R2(coefficient ofdetermination)常常在线性回归中被用来表征有多少百分比的因变量波动被回归线描述。如果R2=1则表示模型完美地预测了目标变量。 表达式:R2=SSR/SST=1-SSE/SST 其中:SST=SSR+SSE,SST(total sum of squares)为总平方和,SSR(regression sum of squares)为回归平方和,SSE(error sum of square...
问如何从Keras代码更改负的r2_score结果EN全表扫描(Full table Scan) 全表扫描返回表中所有的记录。