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...
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) 5、对回归模型进行检验: lm.score(x,y)...
# 计算R2分数 r2 = r2_score(y_true, y_pred) print("R2分数:", r2) 输出结果为: 代码语言:txt 复制 R2分数: 0.9486081370449679 R2分数的取值范围在[-∞, 1]之间,越接近1表示预测模型对数据的解释能力越好。 在云计算领域中,可以将Python的R2计算应用于机器学习模型的评估、预测任务等。例如,在使用腾讯云...
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...
该测试结果得分应该是R2_score * 100的结果,可以看到存在一定过拟合,后续可以通过优化数据预处理方法、更换更合适的回归模型预测进行改进。 五 心得与感想 通过对数据的分析与模型的训练,我深刻理解了数据预处理、特征选择及模型评价在实际应用中的重要性。在数据预处理中,我们需要处理缺失值和异常值,以提高模型的准确...
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score importtensorflowas tf from tensorflow.keras.layers import Dense 版本如下: tensorflow=2.8.0 keras=2.8.0 sklearn=1.0.2 导入数据 path = '' # define column names col_names=["unit_nb","time_cycle"]+["set_1","set_2","set_3"] +...
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_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 和normalized_root_mean_squared_error 的主要区别是二者的标准与含义。 normalized_root_mean_squared_error 是以范围为标准的根均方误差,可解释为预测的平均误差大小。 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。
在scikit-learn中,我们可以使用r2_score函数直接计算R²。 python # 计算R² r2 = r2_score(y, y_pred) print(f"R²为: {r2}") 综合以上步骤,我们可以完整地计算数据的均方差和R²值。以下是完整的代码示例: python import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression from ...