根据公式,我们可以写出r2_score实现代码 1- mean_squared_error(y_test,y_preditc)/ np.var(y_test) 也可以直接调用sklearn.metrics中的r2_score sklearn.metrics.r2_score(y_true, y_pred, sample_weight=None, multioutput='uniform_average')#y_true:观测值#y_pred:预测值#sample_weight:样本权重,默认...
#定义z-score标准化函数 def z_score(x): return (x - x.mean()) / x.std() 1. 2. 3. #使用z-score标准化函数标准化数据 data_z = data.apply(z_score, 0) data_z 1. 2. 3. 第三步 编秩 参数method可选’average’、‘min’、‘max’、‘first’、‘dense’,默认为’average’ 参数asc...
它的公式为: R² = 1 - (Σ(yᵢ - ȳ)² / Σ(yᵢ - ȳ)²) 其中,yᵢ为观测值,ȳ为观测值的均值。这种方法的优点是简单直观,缺点是计算过程繁琐,不适用于大规模数据集的计算。 三、方法二:使用sklearn库 Sklearn是Python中常用的机器学习库,它提供了计算R平方的函数r2_score。使用...
print ('SVR_train_model prediction is', sklearn.metrics.r2_score(y_train,y_train_forcast)) y_test_forcast = clf_SVR.predict(X_test) print('y_test_forcast are',y_test_forcast) print ('SVR_test_model prediction is', sklearn.metrics.r2_score(y_test,y_test_forcast)) 1. 2. 3. 4...
r2 = 1 - sse / sst # r2_score(y_actual, y_predicted, multioutput='raw_values') rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_actual, y_predicted)) count = np.size(y_predicted) predictionMean = np.mean(y_predicted) yMean = np.mean(y_actual) ...
接下来就对我们处理好的数据进行主成分分析,对于3190个房屋,我们通过princomp()函数得到27个主成分,接下来对这些主成分进行筛选。 下图中proportion of variance是它本身对原本所有数据的方差的解释程度,你可以理解为,这个成分包含了原始数据中12.38995%的信息;图中的Loadings那个矩阵就是由相关系数矩阵的特征向量按列组成...
在Python中计算预测的R2可以使用sklearn.metrics模块中的r2_score函数来实现。r2_score函数用于计算预测值和真实值之间的R2分数,表示预测模型对数据变异的解释能力。 以下是计算预测的R2的示例代码: 代码语言:txt 复制 from sklearn.metrics import r2_score # 定义真实值和预测值 y_true = [3, -0.5, 2, 7]...
我已经在使用 r2_score 函数,但不明白如何从中获得“调整后的”R^2 分数。此页面上的描述没有提及 - 也许这是默认调整后的分数? 原文由 Nic Cottrell 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议 pythonscikit-learn 有用关注收藏 回复 阅读1.1k 2 个回答 ...
lr = LinearRegression()lr.fit(X,y)R2 = lr.score(X,y)print('R^2为:{}'.format(round(R2,4))) R^2同样为0.7,代表我们自己编写的模型没有问题。 最后,我们绘制一张真实值与预测值对比图,可视化模型结果: 黑色标记是以真实值为横坐标,预测值为纵坐标。绿色的线为用sklearn拟合的线性回归模型,红色的...