tensorflow 计算R2
时间: 2023-06-12 15:02:47 浏览: 68
在 TensorFlow 中计算 R2 可以通过以下步骤实现:
1. 首先,计算实际值的平均值 y_mean 和总平方和 SST:
```python
y_mean = tf.reduce_mean(y_true)
SST = tf.reduce_sum(tf.square(y_true - y_mean))
```
2. 然后,计算预测值和实际值之间的残差平方和 SSR:
```python
SSR = tf.reduce_sum(tf.square(y_pred - y_true))
```
3. 最后,计算 R2 分数:
```python
R2 = 1 - SSR / SST
```
完整的 TensorFlow 代码示例:
```python
import tensorflow as tf
def r2_score(y_true, y_pred):
y_mean = tf.reduce_mean(y_true)
SST = tf.reduce_sum(tf.square(y_true - y_mean))
SSR = tf.reduce_sum(tf.square(y_pred - y_true))
R2 = 1 - SSR / SST
return R2
```
注意,这个函数中的 y_true 和 y_pred 都应该是 TensorFlow 的张量。
相关问题
tensorflow 计算R2/Adjust-R2
在 TensorFlow 中,可以使用以下代码计算 R2 和 Adjusted R2:
```python
import tensorflow as tf
def r_squared(y_true, y_pred):
residual = tf.reduce_sum(tf.square(tf.subtract(y_true, y_pred)))
total = tf.reduce_sum(tf.square(tf.subtract(y_true, tf.reduce_mean(y_true))))
r2_score = tf.subtract(1.0, tf.divide(residual, total))
return r2_score
def adj_r_squared(y_true, y_pred, n, k):
r2 = r_squared(y_true, y_pred)
adj_r2 = 1 - ((1 - r2) * tf.cast(n - 1, "float32")) / tf.cast(n - k - 1, "float32")
return adj_r2
```
其中,y_true 是真实值,y_pred 是预测值,n 是样本数,k 是特征数。使用这两个函数可以分别计算 R2 和 Adjusted R2。
tensorflow 怎么把metrics设置为r2
在 TensorFlow 中,可以使用 `tf.keras.metrics.RSquared` 类来设置 R2 作为度量标准。以下是一个示例代码:
```python
import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(10, input_shape=(10,), activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='linear')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=[tf.keras.metrics.RSquared()])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_val, y_val))
```
在 `model.compile()` 中,将 `metrics` 参数设置为 `tf.keras.metrics.RSquared()` 即可将 R2 设置为度量标准。在训练模型时,可以通过 `model.fit()` 的 `validation_data` 参数来计算验证集上的 R2 值。