python评价R2
时间: 2023-10-02 08:09:24 浏览: 50
R2是用于衡量回归模型拟合优度的指标之一。在Python中,可以使用sklearn库中的r2_score函数来评价R2。具体使用方法如下:
```python
from sklearn.metrics import r2_score
# 实际值
y_true = [1, 2, 3, 4, 5]
# 预测值
y_pred = [1.2, 2.3, 3.1, 4.5, 5.3]
# 计算R2
r2 = r2_score(y_true, y_pred)
print("R2 score:", r2)
```
输出结果会得到R2的评价分数。R2的取值范围在0到1之间,越接近1表示模型拟合效果越好,越接近0则表示拟合效果较差。需要注意的是,R2并不一定代表模型的好坏,还需要结合其他指标和实际情况进行综合评价。
相关问题
python线性回归评价指标输出
在使用线性回归模型进行预测时,可以使用以下几个评价指标来评估模型的性能:
1. 均方误差(MSE):MSE 表示预测值与真实值之间差的平方的平均值。MSE 越小,表示模型预测的结果越接近真实值。
2. 均方根误差(RMSE):RMSE 是 MSE 的平方根。与 MSE 类似,RMSE 越小,表示模型预测的结果越接近真实值。
3. 平均绝对误差(MAE):MAE 表示预测值与真实值之间差的绝对值的平均值。MAE 越小,表示模型预测的结果越接近真实值。
4. 决定系数(R²):决定系数是用来衡量模型对数据的拟合程度,取值范围在 0 到 1 之间。当 R² 越接近 1 时,表示模型对数据的拟合越好。
在 Python 中,可以使用 scikit-learn 库来计算这些评价指标。下面是一个示例代码:
```python
from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score
# y_true 表示真实值,y_pred 表示预测值
mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)
rmse = mean_squared_error(y_true, y_pred, squared=False)
mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)
r2 = r2_score(y_true, y_pred)
print("MSE:", mse)
print("RMSE:", rmse)
print("MAE:", mae)
print("R²:", r2)
```
人工神经网络综合评价法python代码
人工神经网络综合评价法是用于评估人工神经网络性能的一种方法,可以用于选择最佳的神经网络结构或优化神经网络的参数。以下是一个用Python实现人工神经网络综合评价法的代码示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error
def ann_evaluate(y_true, y_pred, y_train):
# 计算R2分数
r2 = r2_score(y_true, y_pred)
# 计算RMSE分数
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_true, y_pred))
# 计算相对误差分数
re = np.abs((y_true - y_pred) / y_train).mean()
# 计算综合得分
score = 0.6 * r2 + 0.3 * (1 - rmse) + 0.1 * (1 - re)
return score
```
此代码的输入参数为真实标签y_true,预测标签y_pred和训练数据集的y_train,输出综合得分。其中,R2分数(决定系数)用于衡量模型的拟合能力,RMSE分数(均方根误差)用于衡量模型的预测精度,相对误差分数用于衡量预测值与真实值的偏差程度。最后,综合得分用于综合评估模型的性能。