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...
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...
importpandasaspdfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.ensembleimportGradientBoostingClassifierfromsklearn.datasetsimportmake_blobs#make_blobs:sklearn中自带的取类数据生成器随机生成测试样本,make_blobs方法中n_samples表示生成的随机数样本数量,n_features表示每个样本的特征数量,centers表示类别数...
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...
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None#multioutput:多维输入输出,可选‘raw_values’, ‘uniform_average’, ‘variance_weighted’或None。默认为’uniform_average’;raw_values:分别返...
(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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 from sklearn.metricsimportr2_score y_true=[1,2,4]y_pred=[1.3,2.5,3.7]r2_score(y_true,y_pred) ...
from sklearn.datasets import load_diabetes from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression import numpy as np from sklearn.metrics import r2_score #(1)导入数据 X, y = load_diabetes().data, load_diabetes().target #(2)分割数据 X_train,...
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 ...
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score # 生成示例数据 np.random.seed(42) data_size = 100 X = 2.5 * np.random.randn(data_size) + 1.5 # 特征 Y = 2 * X + np.random.randn(data_size) * 0.5 # 目标变量 # 创建DataFrame ...
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, ...