ax.plot(x1, yFit, 'r-', label="OLS") # 拟合数据 3、一元线性回归 3.1 一元线性回归 Python 程序: # LinearRegression_v1.py # Linear Regression with statsmodels (OLS: Ordinary Least Squares) # v1.0: 调用 statsmodels 实现一元线性回归 # 日期:2021-05-04 import numpy as np import matplotlib....
R-squared:决定系数,其值=SSR/SST,SSR是Sum of Squares for Regression,SST是Sum of Squares for Total,这个值范围在[0, 1],其值越接近1,说明回归效果越好。 Adj. R-squared:利用奥卡姆剃刀原理,对R-squared进行修正,内容有些复杂,具体方法可自行查询。 F-statistic:这就是我们经常用到的F检验,这个值越大...
model = LinearRegression()model.fit(X_train, y_train)预测 predictions = model.predict(X_test)评估模型 mse = mean_squared_error(y_test, predictions)r2 = r2_score(y_test, predictions)print(f'Mean Squared Error: {mse}')print(f'R^2 Score: {r2}')五、结果分析与优化：深入理解模型 通过...
在Python中计算MES的方式如下：from sklearn.metrics import mean_squared_error# 两个参数分别是实际值、预测值mean_squared_error(df['Y'],Y_predict_simple_fit)2.R平方（R-Squared）R平方也称为决定系数，用于确定数据与拟合回归线的接近程度。而实际数据与估计的模型之间有多接近呢？我们可以将其视为回归模...
最终模型的拟合优度很好，修正的可决系数Adj. R-squared: 0.920超过了0.9。模型是显著的，F统计量...
我们用R方(r-squared)评估预测的效果。R方也叫确定系数(coefficient of determination),表示模型对现实数据拟合的程度。计算R方的方法有几种。一元线性回归中R方等于皮尔逊积矩相关系数(Pearson product moment correlation coefficient 或Pearson's r)的平方。这种方法计算的R方一定介于0～1之间的正数。其他计算方法,...
利用Python的sklearn库对实验数据利用多元线性回归建立模型,使用的实验数据集包括88个样本,每个样本有12个特征值,标签值为失叶率。同样将20%的样本随机划分为��试集,80%为训练集。并输出模型的回归系数与截距,利用测试集计算模型的MSE、RMSE与R-squared等指标来评估模型。
r 平方值(r-squared)的范围是 0 到 1,其中 0 表示不相关,而 1 表示 100% 相关;(糟糕的拟合度比如0.013 表示关系很差,并告诉我们该数据集不适合线性回归); 回归方程:y=c+m1x1+m2x2+mm*xn(m1是第一个特征,mn是第n个特征) 优点:在数据量大的情况下速度依然很快,不需要很复杂的计算,可以根据系数给出...
线性回归模型的性能可以使用多种指标进行评估，其中最常用的是均方误差（MSE）和决定系数（R-squared）。
R-squared:R方判定系数(Coefficient of determination),表示所有自变量对因变量的联合的影响程度,用于度量回归方程拟合度的好坏,越接近于 1说明拟合程度越好。 F-statistic:F 统计量(F-Statistic),用于对整体回归方程进行显著性检验,检验所有自变量在整体上对因变量的影响是否显著。