r2 = 1 - (ssr / sst) print(f'R² calculated manually: {r2}') 使用sklearn库计算R²值 r2_sklearn = r2_score(y_true, y_pred) print(f'R² using sklearn: {r2_sklearn}') 在上面的示例中,我们首先计算了总平方和(SST)和残差平方和(SSR),然后使用公式计算了R²值,并与sklearn库的...
首先,需要安装并导入scikit-learn库及其他必要的库: from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error import numpy as np 2. 生成或导入数据 为了计算R²和MSE,需准备预测值和真实值: # 假设这是我们的真实值和预测值 y_true = np.array([3, -0.5, 2, 7]) y_pred = np.array([2.5, ...
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...
from sklearn.metrics import r2_score#导入数据diabetes_X,diabetes_y= datasets.load_diabetes(return_X_y=True)diabetes_X=diabetes_X[:,np.newaxis,2]#划分测试集验证集diabetes_X_train=diabetes_X[:-20]diabetes_X_test=diabetes_X[-20:]diabetes_y_train=diabetes_y[:-20]diabetes_y_test=diabetes_y...
pythonr2_score模型评估 python中r2_score 回归分析 线性回归(普遍解法最小二乘法) 步骤: 1、读取数据 2、画出散点图,求x和y 的相关系数:plt.scatter(x,y),x和y是dataframe 3、估计参数模型,建立回归模型:lrModel=LinearRegression() 4、训练模型: lm.fit(x,y)...
y_true=[1,2,4]y_pred=[1.3,2.5,3.7]r2_score(y_true,y_pred) 4.其他标准。 如F1 Score值,用于测量不均衡数据的精度。 过拟合问题: 有时候意外猝不及防,作业题明明会做,但是考试却不理想,因为我们只复习了作业题,而没有深入拓展作业反映的知识。这样的问题也会发生在机器学习中,我们称为过拟合。简言...
r2 = r2_score(Y_test, Y_pred) print('决定系数 (R²):', r2) ``` 6. 多元线性回归 在实际应用中,通常有多个特征影响目标变量。在这种情况下,可以使用多元线性回归模型。 示例代码: ```python # 生成多元线性回归示例数据 np.random.seed(42) ...
r2_score 是以数据方差估计值为标准的均方误差。 这是模型可以捕获的变体比例。备注 r2_score 和normalized_root_mean_squared_error 的作用类似于主要指标。 如果应用固定验证集,则这两个指标将优化均方误差这一相同目标,并将通过相同的模型进行优化。 如果只有一个训练集且应用交叉验证,则二者将略有不同,原因是 ...
r2_score(y_true, y_pred) 2.5 解决评估指标鲁棒性问题 我们通常用一下两种方法解决评估指标的鲁棒性问题: 剔除异常值 设定一个相对误差 ,当该值超过一定的阈值时,则认为其是一个异常点,剔除这个异常点,将异常点剔除之后。再计算平均误差来对模型进行评价。
r2_score(test_Y,random_forest_predict) random_forest_RMSE=metrics.mean_squared_error(test_Y,random_forest_predict)**0.5 print('Pearson correlation coefficient is {0}, and RMSE is {1}.'.format(random_forest_pearson_r[0], random_forest_RMSE)) # Save key parameters excel_file=load_workbook...