通过以上步骤,我们成功地拟合了二次函数并计算了r方值。这个过程可以帮助我们更好地理解数据集中的趋势和规律,为后续的数据分析和预测提供支持。 journey title 数据拟合之旅 section 数据准备 Prepare data section 拟合二次函数 Fit quadratic function section 计算r方 Calculate r square 引用形式的描述信息请使用mar...
# 计算R平方r_square=r2_score(y_true,y_pred)print("R平方值为:",r_square) 1. 2. 3. 4. 计算R平方 最后,我们可以计算出R平方值并打印出来。这个值可以帮助我们评估模型的拟合程度,值越接近1表示拟合越好。 序列图 下面是一个简单的序列图,展示了实现Python R平方的整个过程: 请求帮助实现Python R平...
μ 为标的指数收益率数据的平均值。 ⑨计算可决系数R Square。 其中,σx、σy,分别为标的指数和股票的收益标准差; μ、μ 分别为标的指数和股票的平均收益率; xi、yi;分别为标的指数和股票的收益率序列数据。 ⑩误差值标准差的计算。 其中:yi为股票收益率数据; ŷi为预测股票收益率,即每个股票收益率对应的...
从图看,部分数据结果偏差不大,部分预测结果还有一定差距,从r-square来看拟合效果凑合。 R2 也叫确定系数(coefficient of determination),表示模 型对现实数据拟合的程度,它是皮尔逊相关系数的平方,从数值上说,R2介于 0~1 之间,越 接近 1 表示拟合效果越好,0.7以上 这个数字说明测试集中有 7 成多的数据可通过模型...
下图是R方的波动,可以看到这个值快逼近1的时候,反转就会发生: R-square 再对这两个参数做调整,shift_degree设置为21,lookback设置为13,R方的变化如下: R-square 很明显地看到,当R2一碰到0.8的时候,R方就会回落,两组资产价格的相关性就会降低。 量化工具:网站 策略 研报 和小Demo会同步更新到V:跟puppy玩量化...
rcv=RidgeCV(alphas=alphas,store_cv_values=True)#使用数据集训练(fit)rcv.fit(X,y)# 输出最优参数,正则化系数及相应模型R²print('The best alpha is {}'.format(rcv.alpha_))print('The r-square is {}'.format(rcv.score(X,y)))# 训练好后使用transform进行数据转换 ...
均方误差(Mean Square Error) 当预测值与真实值完全吻合时等于0,即完美模型;误差越大,该值越大。 RMSE 均方根误差(Root Mean Square Error),其实就是MSE加了个根号,这样数量级上比较直观,比如RMSE=10,可以认为回归效果相比真实值平均相差10。 MAE
()#第三步,显著性判断r2 = results_aux.rsquaredn = results_aux.nobsq = 2-1teststat = n * r2pval = 1 - stats.chi2.cdf(teststat,q)print(f'r2: {r2}')print(f'n: {n}')print(f'teststat: {teststat}')print(f'pval: {pval}')###过度识别监测...
# square(bob,200) #正五边形 # polygon(bob,100,5) #正3角形 polygon(bob,100,3) 4.写一个函数 circle接受代表乌龟的形参t,以及表示半径的形参 r ,并使用合适的长度和边数调用polygon画一个近似的圆。使用不同的r 值来测试你的函数。 提示: 思考圆的周长(circumference),并保证 length * n = circumf...
# plot_multi_curve.pyimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltx = np.linspace(0.1, 2 * np.pi, 100)y_1 = xy_2 = np.square(x)y_3 = np.log(x)y_4 = np.sin(x)plt.plot(x,y_1)plt.plot(x,y_2)plt.plot(x,y_3)plt.plot(...