基于python的r_squared的计算 python rvs 说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 1.项目背景 相关向量机(Relevance Vector Machine,简称RVM)是Micnacl E.Tipping于2000年提出的一种与SVM(Support Vector Machine)类似的稀疏概率模型,是一...
1. 理解 r 平方的含义 在统计学中,R平方(R-squared)是一个衡量因变量的变异中有多少能被自变量解释的统计量。它是由0到1之间的一个值,越接近1表示自变量能很好地解释因变量的变异。 2. r 平方的计算流程 下表展示了计算 r 平方的具体步骤: 3. 代码实现步骤 步骤1:计算总平方和 #计算总平方和total_sum...
N=25): if srs.shape[0] < N: return np.nan x = np.arange(1, N+1) y = srs.values / srs.values[0] lr = LinearRegression().fit(x.reshape(-1, 1), y) # 斜率 slope = lr.coef_[0] # 决定系数R2 r_squared = lr.score(x.reshape(-1, 1), y) # 得分 score = 10000 *...
评估模型准确度 决定系数R平方(r-squared score)score函数 两种关系 相关关系不等于因果关系 三、逻辑回归 1、分类和回归 1.1什么是分类和回归 分类问题:输出变量为有限个离散型变量的问题,通常用于对事物打标签。 回归问题:输出变量为连续型变量的问题,通常是预测一个值; 1.2两者区别与联系 区别:从三个维度来对比...
Patsy是Python的一个库,使用简短的字符串“公式语法”描述统计模型(尤其是线性模型),可能是受到了R和S统计编程语言的公式语法的启发。 Patsy适合描述statsmodels的线性模型,因此我会关注于它的主要特点,让你尽快掌握。Patsy的公式是一个特殊的字符串语法,如下所示: ...
squared_nums = map(lambda x: x**2, nums) print(list(squared_nums)) # 输出: [1, 4, 9, 16, 25] 在这个例子中,我们使用map(lambda x: x**2, nums)来定义一个 lambda 函数,该函数将每个元素平方。然后,我们将nums列表作为可迭代对象传递给map函数,得到一个新的可迭代对象squared_nums。最后,通...
model.fit(X_train, y_train)# 预测y_pred = model.predict(X_test)# 评估模型mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) r2 = r2_score(y_test, y_pred)print(f"均方误差:{mse:.2f}")print(f"拟合度:{r2:.2f}")# 可视化真实值与预测值plt.figure(figsize=(10,6)) ...
# Generate datasetfrom scipy.interpolate import interp1dfrom sklearn.metrics import mean_squared_errordf_orig = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/a10.csv', parse_dates=['date'],index_col='date').head(100)df = pd.read_csv('datasets/a10_missings.csv...
X_valid = pd.get_dummies(bin_mapping) #去掉离群点 X_valid = pd.get_dummies(bin_mapping).drop([5], axis=1) #进行预测 pred2 = fit3.predict(X_valid) #计算RMSE from sklearn.metrics import mean_squared_error from math import sqr...
two_years_AE=(two_years.yhat-two_years.SP500)print two_years_AE.describe()count800.000000mean-0.540173std47.568987min-141.26577425%-29.38354950%-1.54871675%25.878416max168.898459dtype:float64 再来看看一些更精确的测量方法。使用sklearn的r2_score函数的R-squared: 代码语言:javascript 代码运行次数:0...