y_train_forcast = clf_SVR.predict(X_train) 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_sc...
from sklearn.metrics import r2_score # 定义真实值和预测值 y_true = [3, -0.5, 2, 7] y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8] # 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...
在sklearn中,可以使用r2_score函数来计算模型的R2值。该函数位于sklearn.metrics模块中,使用前需要导入该模块。 下面是一个使用r2_score函数计算R2值的示例: fromsklearn.metricsimportr2_score# 定义实际观测值和模型预测值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_pr...
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...
我使用 Python 3.5 来预测线性和二次模型,我正在尝试的一种拟合优度度量是 .但是,在测试时,— 中的 scikit-learn r2_score 指标与维基百科中提供的计算之间存在显着差异。代码我在这里提供我的代码作为参考,它计算上面链接的维基百科页面中的示例。从sklearn.metrics 导入 r2_score 导入 numpy y = [1...
Scikit-learn是一个开源Python库,它使用统一的接口实现了一系列机器学习、预处理、交叉验证和可视化算法。 回到顶部 一个基本例子 fromsklearnimportneighbors, datasets, preprocessingfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportaccuracy_score ...
fromsklearn.datasetsimportload_diabetes#导入pima数据的APIpima=load_diabetes()#导入数据pima.keys()#输出该数据集相关的key。 运行上述代码,得到结果是: dict_keys(['data', 'target', 'DESCR', 'feature_names', 'data_filename', 'target_filename']) ...
当你把它放到excel中时，你是在回归你的预测值和你的真实值，然后提供的r2当然是非常高的，但却是...
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"] +...
(5) R2 决定系数(拟合优度) 模型越好:r2→1,模型越差:r2→0。Sklearn代码调用如下: 代码语言:javascript 复制 from sklearn.metricsimportr2_score 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。