R2_score = 1,样本中预测值和真实值完全相等,没有任何误差,表示回归分析中自变量对因变量的解释越好。 R2_score =0。此时分子等于分母,样本的每项预测值都等于均值。 R2_score不是r的平方,也可能为负数(分子>分母),模型等于盲猜,还不如直接计算目标变量的平均值。 # 根据公式,我们可以写出r2_score实现代码
进行模型评估。使用测试数据进行前向传播,并计算R2评分。 代码语言:txt 复制 model.eval() with torch.no_grad(): predicted = model(test_inputs) r2_score = 1 - (torch.sum((predicted - test_labels) ** 2) / torch.sum((test_labels - torch.mean(test_labels)) ** 2)) print("R2 Score: ...
fromsklearn.metricsimportr2_score r2 = r2_score(y_true, y_pred)print(f"R^2:{r2}") 目标检测任务 1. 平均精度均值(Mean Average Precision, mAP) 定义:在目标检测任务中,对于每个类别,计算其平均精度(AP),然后将所有类别的 AP 求平均得到 mAP。AP 是根据不同召回率下的精确率计算得到的,mAP 是衡量...
在PyTorch中,我们可以使用内置的函数来计算R2指标。例如,torchmetrics库提供了r2_score函数,可以直接用于计算R2指标。使用示例如下: ```python import torch from torchmetrics import r2_score # 定义模型预测值和真实值 predictions = torch.tensor([1.5, 2.0, 3.0, 4.0]) targets = torch.tensor([1.0, 2.0, ...
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score, mean_absolute_percentage_error # --- 加载实验数据 --- dataset = pd.read_csv('Hospital1.csv') # 读取csv data = np.array(dataset['RATE'], dtype=float) # 读取列名为”RATE“的列 train_ratio = 0.8 # 训练集所占比例 window...
from sklearn.metrics import r2_score, mean_absolute_error, mean_squared_error import matplotlib.pyplot as plt 2. 数据读取和预处理 python深色版本 class TimeSeriesDataset(Dataset): def __init__(self, data, window_size, forecast_steps):
sklearn.metrics.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None) y_true:1为数组,y的真实值。 y_pred:1为数组,y的预测值。 normalize:默认为True,显示百分数,若False则返回正确分类的样本数。 sample_weight:样本权重。 另外,模型基本都有model.score()方法,也可以查看准确率。
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score from sklearn.preprocessing import StandardScaler from torch import _dynamo as torchdynamo from typing import List # Generate synthetic dataset np.random.seed(42) torch.manual_seed(42) ...
fromsklearn.metricsimportmean_squared_error, r2_score fromsklearn.preprocessingimportStandardScaler fromtorchimport_dynamoastorchdynamo fromtypingimportList # Generate synthetic dataset np.random.seed(42) torch.manual_seed(42) # Feature engineering: create synthetic data ...
# Evaluate on test datamodel.eval()y_pred_test = model(X_test)test_loss = criterion(y_pred_test, y_test).item()test_r2 = r2_score(y_test.detach().numpy(), y_pred_test.detach().numpy()) return train_losses_per...