我的y_true和y_pred都是shape为(1,3446562)的df数据,为什么运行r2 = r2_score(y_true, y_pred)时会报错,说我的样本数小于2
时间: 2024-04-17 09:24:52 浏览: 34
`r2_score`函数的输入要求是一维数组者具有相同长度的序列,而不是DataFrame。在你的情况下,`y_true`和`y_pred`都是DataFrame,因此需要将它们转换为一维数组或者Series后再进行计算。
你可以使用`.values`属性将DataFrame转换为NumPy数组,或者使用`.to_numpy()`方法转换为数组。下面是一个示例:
```python
import pandas as pd
from sklearn.metrics import r2_score
# 假设y_true和y_pred是DataFrame类型
y_true = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})
y_pred = pd.DataFrame({'col1': [0.9, 2.1, 2.8], 'col2': [4.1, 5.2, 6.3]})
# 将DataFrame转换为一维数组
y_true_arr = y_true.values.flatten()
y_pred_arr = y_pred.values.flatten()
# 计算R2分数
r2 = r2_score(y_true_arr, y_pred_arr)
print("R2分数:", r2)
```
在上述示例中,使用`.values.flatten()`将DataFrame转换为一维数组,然后再传递给`r2_score`函数进行计算。这样应该就可以避免报错并正确计算R2分数了。
相关问题
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
r2_score() 是 scikit-learn 库中的一个函数,用于计算 R-squared 分数(决定系数)。它接受两个参数:y_test 和 y_pred。
y_test 是测试集中的真实目标变量的值,而 y_pred 是模型对测试集进行预测得到的目标变量的值。
r2_score() 函数将根据这两个参数计算出 R-squared 分数,用于评估模型对测试集的拟合程度。R-squared 分数的取值范围为 0 到 1,越接近 1 表示模型对数据的拟合效果越好。
你可以使用 r2_score() 函数来计算模型的 R-squared 分数,例如:
```python
from sklearn.metrics import r2_score
r2 = r2_score(y_test, y_pred)
print("R-squared Score:", r2)
```
这段代码将计算出模型的 R-squared 分数,并打印输出结果。
brier <- brier_efron(y_train_true = y_dat, y_train_pred = y_dat_pred, y_newdata = y_val, y_newdata_pred = y_val_pred, times = c(1:10)) brier$bs改成python
在Python中,你可以使用上面提供的`brier_efron`函数来计算Brier分数。以下是将R代码转换为Python代码的版本:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from lifelines.utils import concordance_index
def brier_efron(y_train_true, y_train_pred, y_newdata, y_newdata_pred, times):
baseline = base_efron(y_train_true, y_train_pred)
y_newdata = pd.DataFrame(y_newdata, columns=["time", "event"])
y_newdata = y_newdata.sort_values(by="time")
y_newdata_pred = y_newdata_pred[y_newdata.index]
Y_x = np.zeros((len(y_newdata), len(times)))
for i, x in enumerate(times):
Y_x[:, i] = np.where(y_newdata["time"] > x, 1, 0)
kmf = KaplanMeierFitter().fit(y_newdata["time"], event_observed=y_newdata["event"])
G_t = kmf.survival_function_at_times(times).values.flatten()
G_x = kmf.predict(y_newdata["time"]).values.flatten()
W_x = np.zeros((len(y_newdata), len(times)))
for t in range(len(times)):
W_x[:, t] = (1 - Y_x[:, t]) * y_newdata["event"] / G_x + Y_x[:, t] / G_t[t]
Lambda_t = [baseline.baseline_hazard_[baseline.baseline_survival_.index(baseline.baseline_survival_.index <= x)].sum() for x in times]
S_x = np.exp(-np.exp(y_newdata_pred) @ np.array(Lambda_t))
BS_t = [np.mean(W_x[:, x] * (Y_x[:, x] - S_x[:, x])**2) for x in range(len(times))]
return pd.DataFrame({"time": times, "bs": BS_t})
# 使用示例
y_dat = [...] # y_train_true的值
y_dat_pred = [...] # y_train_pred的值
y_val = [...] # y_newdata的值
y_val_pred = [...] # y_newdata_pred的值
times = np.arange(1, 11)
brier_result = brier_efron(y_train_true=y_dat, y_train_pred=y_dat_pred, y_newdata=y_val, y_newdata_pred=y_val_pred, times=times)
print(brier_result)
```
请注意替换`[...]`部分的数据为实际的数据值。`brier_result`将是一个包含时间和Brier分数的数据框。你可以根据需要对结果进行进一步操作。
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