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 1...
mape = mean_absolute_percentage_error(np_label, np_predict) r2 = r2_score(np_label, np_predict) print('MSE=', mse, 'MAPE=', mape, 'R2=', r2) 预测结果如下, 机器学习训练过程以及测试结果 将下面的csv文件放在.py文件同一个文件夹下面即可运行上面的代码。 Hospital1.csv 287.5K · 百度网盘...
r2 = r2_score(all_targets, all_preds) mae = mean_absolute_error(all_targets, all_preds) rmse = mean_squared_error(all_targets, all_preds, squared=False) r2_scores.append(r2) mae_scores.append(mae) rmse_scores.append(rmse) print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Train Loss: {tra...
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, ...
print("r2 score:", r2_score(y_test, y_predict)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. #原生实现 # 衡量线性回归的MSE 、 RMSE、 MAE、r2 mse = np.sum((y_test - y_predict) ** 2) / len(y_test) rmse = sqrt(mse) mae = np.sum(np.absolute(y_test - y_predict)) / len(y_...
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: {:.2f}"....
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 ...
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score, mean_absolute_error, mean_squared_log_error, median_absolute_error, mean_absolute_percentage_error, r2_score, mean_squared_log_error, mean_absolute_percentage_error, mean_squared_log_error, mean_absolute_percentage_error, mean_squared_log...
PyTorch提供了一系列用于计算R2指标的函数,例如torch.nn.MSELoss和torchmetrics.R2Score。这些函数可以帮助我们计算模型的预测误差和R2指标。使用这些函数,我们可以很方便地评估模型在回归任务上的表现。 除了计算R2指标,PyTorch还提供了其他一些用于评估模型性能的指标,例如均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)。这些指标可以...
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 ...