在 sklearn 的 r2_score 函数中，R² 可能大于 1，通常有以下几种原因：2.1 预测值存在异常 R² 的计算公式依赖于实际值和预测值之间的差异。如果预测值有异常，导致预测值远离真实值，则误差项（yi−y^iyi−y^i）可能非常小，甚至接近零。这会导致R² 值异常增大，超出 1 的
R2(y,^y)=1−∑ni=1(yi−^yi)2∑ni=1(yi−¯y)2R2(y,y^)=1−∑i=1n(yi−y^i)2∑i=1n(yi−y¯)2 ¯y=1nn∑i=1yiy¯=1n∑i=1nyi n∑i=1(yi−^yi)2=n∑i=1ϵ2i∑i=1n(yi−y^i)2=∑i=1nϵi2 fromsklearn.metricsimportr2_score y_true = [3, ...
digits:格式化输出浮点型数据的小数位数,若output_dict=True,则该参数会被忽视,不会四舍五入 output_dict:若为True,则返回输出为字典 返回值为str或dict,返回每类的precision, recall, F1 score 2. 回归性能指标 2.1. r2_score() 计算回归决定系数 R2(y,y^)=1−∑i=1n(yi−y^i)2∑i=1n(yi−y...
# [ 4.29867301e-01 1.03623683e-02 -9.32648616e-02 5.51755252e-01, 1.14732262e-06 -3.31941716e-03 -4.10451223e-01 -4.22410330e-01] # 获取R2指数 r2_score=lasso_.score(xtest,ytest)# 0.6038982670571436 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19....
estimator的score方法:sklearn中的estimator都具有一个score方法,它提供了一个缺省的评估法则来解决问题。 Scoring参数:使用cross-validation的模型评估工具,依赖于内部的scoring策略。见下。 Metric函数:metrics模块实现了一些函数,用来评估预测误差。见下。 2. scoring参数 ...
LGBMRegressor.predict参数 1. X 2. num_iteration (n_iter_no_change) 3. raw_score 4. pred_leaf 5. pred_contrib 6. kwargs 二、LightGBM原生接口 基本设置 1.boosting_type: 2.objective: 3.metric: 数据处理与采样 4.max_bin: 5.min_data_in_bin: 6.min_child_samples: 7.subsample: 8.sampl...
from sklearn.metrics import r2_score r2_score(y, y_pred) ``` 总结 多变量自适应回归样条曲线是一种非参数回归方法,它可以用于拟合多个自变量与一个因变量之间的关系。在sklearn中,可以使用splines.py中的BSpline类来实现多变量自适应回归样条曲线。该类有几个主要参数,包括节点位置、样条曲线的次数、是否允许...
print("\nElastic Net Regression:")print(f"Mean Squared Error: {mse_elastic_net:.2f}")print(f"R^2 Score: {r2_elastic_net:.2f}")sklearn7 机器学习15 线性回归7 sklearn · 目录 上一篇【机器学习sklearn实战】详解 random_state ...
fromsklearn.metricsimportmean_squared_error, r2_score importnumpyasnp # 加载糖尿病数据集 diabetes = datasets.load_diabetes() # 使用所有特征 X = diabetes.data y = diabetes.target # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_tra...