from sklearn.metrics import r2_score # 假设y_true是真实值,y_pred是模型预测值 y_true = [3, -0.5, 2, 7] y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8] # 计算R²值 r2 = r2_score(y_true, y_pred) print(f"R²: {r2}") 如果R²为负数,说明模型的预测效果非常差,需要按照上述方法进行改进。
仔细看一下我们使用的SVR核函数为linear,所以,这个模型是用来拟合一次线性关系的数据的模型,所以我们把二次曲面z= xx+yy平面数据在这个模型上去拟合,就会出现预测误差非常大的情况,R2_score,居然为负数。 希望这个实验能给大家一些启发,kernel模型的选取对最终的模型是否成功关系巨大,有兴趣的网友还可以试试z= xx+yy...
由于浮点数在计算机的存储存在误差,因此有时运算结果可能令人意外,如round(0.5) = 0。 int()、float()、complex()等函数,将不同的数字类型转换为相应的数字类型。 abs(-9.1)Out[33]: 9.1abs(3 + 4J) # 计算复数的模长。Out[34]: 5.0divmod(10, 3)Out[35]: (3, 1) # 10除以3,商为3,余数为1...
可有可无，刚好可以用于判断正数和负数，.在正则表达式里面表示的是任意字符（空格除外），因此如果要想...
R2_score = 1,样本中预测值和真实值完全相等,没有任何误差,表示回归分析中自变量对因变量的解释越好。 R2_score = 0。此时分子等于分母,样本的每项预测值都等于均值。 R2_score不是r的平方,也可能为负数(分子>分母),模型等于盲猜,还不如直接计算目标变量的平均值。
r2_score,也称为决定系数,是一种用于评估回归模型性能的指标。它衡量了模型预测值与实际值之间的相关性。r2_score的值范围从0到1,越接近1表示模型对数据的拟合程度越好。如果值为0,说明模型没有解释数据中的变异性。对于某些模型,r2_score甚至可能为负值,这意味着模型的表现还不如简单的平均值预测。
最好的 R2 分数是 1.0 ,它可以是负数。因为 # 导入 r2_score 模块fromsklearn.metricsimportr2_scorefromsklearn.metricsimportmean_squared_error# 预测准确率score=r2_score(y_test,y_prediction)print("r2 : ",score)print("均方误差 : ",mean_squared_error(y_test,y_prediction))print("均方误差开方 ...
print(regressor.score(X_test, y_test)) # 测试集上的决定系数 R2 常用属性和接口 .feature_importances_:每个特征的特征重要性,总和为1 .apply():与predict不同,例如输入为X_test,apply返回的则是测试样本所在叶子节点的索引 几乎每个模型都有的接口如训练和预测就不说明了. ...
机器学习回归不像是机器学习分类,机器学习分类算法的评估是通过准确率、精确率、召回率和F1-Score去评估,而回归算法的评估因子是通过均方差MSE和R方值进行说明的,这两者的评估原理和数值的说明如前文所述。 fromsklearn.metricsimportmean_squared_error, r2_score ...
您首先需要的是一个称为 IDE 的 Python 代码开发环境。我们将在本书中使用的是 Enthought Canopy。这是一个科学计算环境,将与本书很好地配合使用: 要安装 Canopy,只需转到 www.enthought.com,然后点击下载:Canopy: Enthought Canopy 是免费的,适用于 Canopy Express 版本 - 这是您在本书中需要的版本。然后您...