python 决定系数

决定系数（Coefficient of determination）是用来衡量回归模型拟合数据的程度，它的取值范围为0到1之间。在Python中，可以使用sklearn库的r2_score函数计算决定系数。具体使用方法如下：

from sklearn.metrics import r2_score

y_true = [1, 2, 3, 4, 5]
y_pred = [1.2, 2.1, 2.8, 4.2, 5.1]
r2 = r2_score(y_true, y_pred)
print(r2)

其中，y_true为真实值，y_pred为预测值，r2为计算得到的决定系数。

相关问题

python计算决定系数

在Python中，可以使用scikit-learn库中的r2_score函数来计算决定系数。其使用方法如下：

首先，需要导入r2_score函数：

from sklearn.metrics import r2_score

然后，将预测值和真实值作为参数传入r2_score函数中，即可计算决定系数：

y_true = [1, 2, 3, 4, 5]
y_pred = [1.2, 2.1, 3.2, 4.3, 5.1]
r2 = r2_score(y_true, y_pred)
print(r2)

其中，y_true表示真实值，y_pred表示预测值，r2表示计算得到的决定系数。

python实现决定系数R平方，用sklearn

可以使用sklearn中的`r2_score`函数来计算决定系数R平方。以下是一个示例代码：

from sklearn.metrics import r2_score

# 真实值和预测值
y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]

# 计算决定系数R平方
r2 = r2_score(y_true, y_pred)

print("决定系数R平方为：", r2)

输出结果：

决定系数R平方为： 0.9486081370449679

其中，`y_true`为真实值列表，`y_pred`为对应的预测值列表。`r2_score`函数会返回计算出来的决定系数R平方值。