python r平方
时间: 2023-10-29 14:00:07 浏览: 33
R平方(R-squared)是用来衡量回归模型的拟合优度的统计指标之一,表示模型对观测数据的解释程度。
在Python中,你可以使用Scikit-learn库来计算R平方。以下是一个示例代码:
```python
from sklearn.metrics import r2_score
# 真实值
y_true = [3, 4, 5, 6, 7]
# 预测值
y_pred = [2.8, 4.1, 4.9, 5.8, 7.2]
r_squared = r2_score(y_true, y_pred)
print("R平方值:", r_squared)
```
在上述代码中,我们首先导入了`r2_score`函数。然后,定义了真实值`y_true`和预测值`y_pred`。接下来,使用`r2_score`函数计算R平方,并将结果打印出来。
请注意,R平方的取值范围是0到1,越接近1表示模型拟合得越好,而越接近0表示模型拟合效果较差。
相关问题
python表示r平方
在 Python 中,可以使用 `scipy.stats` 模块来计算 R 平方值。具体来说,可以使用 `linregress` 函数来计算线性回归的参数,其中 R 平方值就是这些参数的一个输出。
下面是一个示例代码:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import linregress
# 创建一些随机数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
# 计算 R 平方值
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = linregress(x, y)
r_squared = r_value ** 2
print("R 平方值为:", r_squared)
```
在上面的代码中,我们创建了两个数组 `x` 和 `y`,然后使用 `linregress` 函数计算线性回归的参数。最后,我们计算了 R 平方值并将其打印出来。这里的 R 平方值为 1.0,表示 x 和 y 之间的线性关系非常强。
python决策树预测R平方
可以使用sklearn库中的DecisionTreeRegressor模型进行预测,并通过r2_score方法计算R平方值。具体代码如下:
```
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.metrics import r2_score
# 假设已有特征数据X和目标变量数据y
model = DecisionTreeRegressor()
model.fit(X, y)
y_pred = model.predict(X)
r_square = r2_score(y, y_pred)
print("R平方值为:", r_square)
```
其中,X表示特征数据,y表示目标变量数据,model为训练后的决策树模型,y_pred为模型预测结果,r_square为计算出的R平方值。