float r_squared int feature_count } 调整后R方 { float adjusted_r_squared int sample_size } R方 ||--o{ 调整后R方 : 计算 在此关系图中,R方和调整后R方的关系得以展现,说明调整后R方是基于R方和其他因素(如特征数量、样本量等)而计算出来的。 饼状图 接下来,我们使用饼状图来说明模型中各个自...
4. 计算R-squared与Adjusted R-squared 我们可以通过模型的输出轻松获取R-squared和Adjusted R-squared值。 AI检测代码解析 # 获取R-squared和Adjusted R-squaredr_squared=model.rsquared adjusted_r_squared=model.rsquared_adj# 输出结果print(f'R-squared:{r_squared}')print(f'Adjusted R-squared:{adjusted_...
回归模型的整体表现 R-squared (R²) 和 Adjusted R-squared: R²和调整后的R²都为1.000,表示模型对数据的拟合度非常高,即模型解释了几乎所有的消费金额变化。 F-statistic 和 Prob (F-statistic): F统计量为2.043e+28,Prob (F-statistic)为0.00,表明模型整体上显著。 回归系数 Intercept (截距): 截...
4. R方调整值(Adjusted R-squared)是对决定系数进行修正的指标。它考虑了模型自由度和样本量的影响,可以更准确地评估模型的拟合程度。 在Python中,我们可以使用Scikit-learn等机器学习库来计算拟合度。下面是一个示例代码,展示了如何使用Scikit-learn计算线性回归模型的拟合度: ```python from sklearn.linear_model...
同时,statsmodels还会给出模型的对应统计量,包括Pseudo R-squared(就是rho-squared),Log-Likelihood,LL-Null(只包含截距模型的Log-Likelihood),LLR p-value(该模型与只包含截距模型(也就是MS模型)的似然比检验值 。 这里,LLR p-value为0.146,大于0.05,可以认为加入FEMALE的模型相比只包含截距的模型并没有明显的...
Multiple R-squared: 0.5441,Adjusted R-squared: 0.5432 F-statistic: 601.6 on 1 and 504 DF, p-value: < 2.2e-16 我只想把这个代码移到python,我已经试过了: from sklearn.linear_model import LinearRegression X = dataset.iloc[:, 12].values.reshape(-1, 1) # values converts it into a nu...
或者… # adjusted R-squared 1 - ( 1-model.score(X, y) ) * ( len(y) - 1 ) / ( len(y) - X.shape[1] - 1 ) 原文由 Manoj Kumar 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 有用 回复 查看全部 2 个回答 推荐问题 字节的 trae AI IDE 不支持类似 vscode 的 ssh remote 远程开发怎么办...
在Python 中,使用ols回归通常是指普通最小二乘法(Ordinary Least Squares)回归。它是一种常用的线性回归方法,用于建立自变量和因变量之间的线性关系。 下面是对ols回归结果的解释: 1. 模型摘要(Model Summary):提供了回归模型的一些关键信息,如相关系数(R-squared)、调整后的相关系数(Adjusted R-squared)、均方误差...
Multiple R-squared: 0.31098, Adjusted R-squared: 0.11412 F-statistic: 1.5797 on 2 and 7 DF, p-value: 0.27153 N: 10 , AIC: 48.356 , BIC: 49.566 Residual Sum of Squares: 33.125 绘制的图像如下,trendline函数会默认在图像上显示拟合的公式、R方和p值,非常直观。
fit(X_train, X_test, y_train, y_test) print(models) | Model | Adjusted R-Squared | R-Squared | RMSE | Time Taken | |:---|---:|---:|---:|---:| | SVR | 0.83 | 0.88 | 2.62 | 0.01 | | BaggingRegressor | 0.83 | 0.88 | 2.63 | 0.03 | | NuSVR | 0.82 | 0.86 | ...