from sklearn.metrics import r2_score#导入判定系数模块 r2_score(y,yfit) #0.9982848713216403R2=0....
在统计学中,线性回归(Linear Regression)是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析,这种函数是一个或多个被称为回归系数的模型参数的线性组合。只有一个自变量的情况称为简单回归,大于一个自变量情况的称为多元回归。 回归算法源于统计学理论,它可能是机器学习算...
org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.r2_score.html?highlight=r2#sklearn.metrics.r2_score ...
在 sklearn 中,所有的损失都用负数表示,所以无论是均方误差还是平方误差,都会被计算成负数。而我们真正需要的值需要去掉负号。 假如我们 把 设置参数为 scoring = 'r2',来计算回归的R2 import numpy as np from sklearn.model_selection import GridSearchCV,cross_val_score from sklearn.linear_model import R...
可以使用三种方式来调用,一种是直接从metrics中导入r2_score,输入预测值和真实值后打分。第二种是直接从线性回归LinearRegression的接口score来进行调用。第三种是在交叉验证中,输入"r2"来调用。 #调用R2 from sklearn.metrics import r2_score r2_score(yhat,Ytest) #0.33806537615560006 r2 = reg.score(Xtest,Y...
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 ...
7. R² score, 可决系数 该r2_score函数计算了 computes R², 即可决系数. 它提供了将来样本如何可能被模型预测的估量. 最佳分数为 1.0, 可以为负数(因为模型可能会更糟). 总是预测 y 的预期值,不考虑输入特征的常数模型将得到 R^2 得分为 0.0. ...
当normalize为True时,最好的表现是score为1,当normalize为False时,最好的表现是score未样本数量. #示例importnumpy as npfromsklearn.metricsimportaccuracy_score y_pred= [0, 2, 1, 3] y_true= [0, 1, 2, 3]print(accuracy_score(y_true, y_pred))#0.5print(accuracy_score(y_true, y_pred, norm...
R2可以为正也可以为负,当残差平方和远远大于模型总平方和时,模型非常糟糕,R2为负;但MSE永远为正。但Sklearn当中使用均方误差作为评判标准时,却是计算“负均方误差”(neg_mean_squared_error)以负数表示。其实就是MSE前加了个负号。 总结:本文详细介绍了决策树创建过程以及决策树的工作原理,同时对sklearn中Decision...
R2可以为正也可以为负,当残差平方和远远大于模型总平方和时,模型非常糟糕,R2为负;但MSE永远为正。但Sklearn当中使用均方误差作为评判标准时,却是计算“负均方误差”(neg_mean_squared_error)以负数表示。其实就是MSE前加了个负号。 4、附录 参数列表