通过LinearRegression()创建线性回归模型,并用fit()方法拟合数据。 4. 计算R方 # 计算R方y_pred=model.predict(X)r_square=r2_score(y,y_pred) 1. 2. 3. 使用predict()方法预测目标变量,并使用r2_score()计算R方值。 5. 输出结果 # 输出结果print("R方值为:",r_square) 1. 2. 最后,打印出计...
2 R^2 R2(R方,R-Square)• 2、 A d j − R 2 Adj-R^2 Adj−R2(调整后的 R 方)• 3、标准误差 • 4、 F F F• 5、 F F F• 6、置信区间 • 7、 P P P 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. ...
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...
Now, there is below the Python code for the r squared calculation. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 fromsklearn.metricsimportr2_score # define x and y x=[3,-0.5,2,7] y=[2.5,0.0,2,8] # r square estimation r_squared_value=r2_score(x, y) ...
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)...
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 ...
scipy Python lmfit -如何计算R的平方？在lmfit中没有包含rsquared，但是我们可以重用残差或redchi 我...
EN1.计算乘方 pow(4,3) # 结果64 2.计算平方 import numpy numpy.square(4) # 结果16 pow(5,2...
# A compiled function to automatically split data, make and score models. And showing you what's the most relevant features. def RSquare(df, col): X, y = df.drop(col,axis=1), df[col] X, X_test, y, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.2, random_state=10) #hold...
回归评估指标:MSE、R2 :原数据标签 :预测结果 :平均值 1、均方误差:MSE(Mean Squared Error): 2、均方根误差:RMSE 对MSE开平方 3、R2(R-Square): 注:R2一般取(0,1),0表示拟合效果不好。如果出现负值,首先考虑数据集是否有问题,如果是集成模型,考虑若学习模型是否不足。 ......