均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE): 填补缺失值减去真实缺失值的平方和,再除以这m个缺失值,再对值进行平方根。这也常用于对线性回归的误差检验。 2. 平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE): 如果(yi-yi)的区间在(0,1)or(-1,0)的话,MRSE会借助此缩小误差结果,如果(yi-yi)的区间在(1,正无穷)...
Rsquare = 1 - ssResTest / ssTotTest # 手动计算R方 print(Rsquare) # 0.662 print(model.score(xTest, yTest)) # Python计算的训练数据集的R方 # corrcoef函数是在各行元素之间计算相关性,所以x和y都应是行向量 print(np.corrcoef(xTrain.T, yTrain.T)) # 计算训练数据的相关性:0.954 print(np....
51CTO博客已为您找到关于python R平方 默认的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及python R平方 默认问答内容。更多python R平方 默认相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
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 X_new=scaler.transform(ex...
import numpy r=input('请输入圆半径:') print('圆面积为:{:.2f}'.format(3.14*(numpy.square(float(r))) 7.方法七 import math pi=math.pi def circle_area(): r=float(input('请输入半径:')) s=pi*r*r print('圆面积为:{:.2f}'.format(s)) circle_area() 8.方法八 # 该方法适用于...
corrcoef(y_hat, y)[0, 1] R_square = correlation ** 2 print("R^2:", R_square) xtick = np.linspace(min(x), max(x), 1000) # 拟合的多项式曲线 plt.plot(xtick, y_fit_1d(xtick), color="#FF0066", lw=2.2) # 坐标轴刻度的数值使用 Latin Modern Math 字体 labels = ax.get_x...
R_square = 1-Residual / total # 相关性系数R^2 message1 = ('相关系数(R^2): ' + str(R_square) + ';' + '\n'+ '总体平方和(TSS): ' + str(total) + ';' + '\n') message2 = ('回归平方和(RSS): ' + str(Regression) + ';' + '\n残差平方和(ESS): ' + str(Residual)...
式中,¯¯¯¯¯¯arjarj¯为crcr对应的基变量在最优单纯形表中的第rr行,第jj个元素。 1.2 约束条件右端常数bb的灵敏度分析 约束条件右端常数的灵敏度分析,关注的是资源供应量或需求量的变化对最优解的影响。右端资源列向量发生的变化的话,最优解中的基变量取值B−1bB−1b肯定会发生变化,...
事实就是R语言和Python都完全可以用于数据分析。比如，假设用户要对某些数据（例如房价）运行简单的线性回归模型。R语言的运行结果如下：square_feet <- c(1000, 1300,942, 1423, 2189)price <- c(300000, 299000, 240000, 420000, 600322)correlation <-lm(price~square_feet)new_house <- data.frame(...
# 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(...