a coefficient of determination(R方)是相关系数吗
时间: 2024-03-30 17:33:59 浏览: 10
a coefficient of determination(R方)和相关系数是两个不同的统计量。相关系数用于衡量两个变量之间的线性相关程度,其取值范围在-1到1之间,取值为1时表示两个变量完全正相关,取值为-1时表示两个变量完全负相关,取值为0时表示两个变量之间不存在线性相关关系。而R方则是用于评估回归模型拟合优度的统计量,表示实际观测值与回归模型预测值之间的相关程度,其取值范围在0到1之间,取值为1时表示回归模型完全拟合实际数据。在某些情况下,两个变量之间的相关系数可以用R方来表示,但在一般情况下,它们是不同的概念。
相关问题
a coefficient of determination(R方)是什么
a coefficient of determination(R方),也叫做判定系数或决定系数,是用来评估回归模型拟合优度的一个统计量。它表示实际观测值与回归模型预测值之间的相关程度,其取值范围在0到1之间。R方越接近1,说明回归模型的拟合效果越好;R方越接近0,则说明回归模型的拟合效果越差。R方等于1时,表示回归模型完全拟合实际数据。R方的计算公式为:R方 = 1 - (残差平方和 / 总平方和)。
print("Coefficients: \n", regr.coef_) # The mean squared error print("Mean squared error: %.2f" % mean_squared_error(Y_test, y_pred)) # The coefficient of determination: 1 is perfect prediction print("Coefficient of determination: %.2f" % r2_score(Y_test, y_pred))
这段代码包含了三个打印语句,用于输出线性回归模型的系数、均方误差以及确定系数。
第一个打印语句输出了线性回归模型的系数,即模型中各特征对应的权重。
第二个打印语句计算并输出了预测值`y_pred`与测试集目标值`Y_test`之间的均方误差(Mean Squared Error,MSE)。MSE是评估回归模型预测性能的一种常用指标,它表示预测值与真实值之间的平均平方差。
第三个打印语句计算并输出了预测值`y_pred`与测试集目标值`Y_test`之间的确定系数(Coefficient of Determination,R²)。确定系数是用于评估回归模型拟合优度的指标,它表示模型对目标变量变异性的解释程度,取值范围在0到1之间,1表示完美预测。
这些打印语句可以帮助我们了解线性回归模型的性能和特征对预测的影响程度。