pythonr2决定系数计算方法

Python中计算R²（决定系数），也称为R-squared值，通常用于评估线性回归模型的好坏程度。R²表示自变量解释了因变量变异性的百分比。在`statsmodels`库中，可以使用`linregress()`函数计算简单线性回归的决定系数，对于多元线性回归，可以使用`OLS`（ Ordinary Least Squares）模型。

from statsmodels.formula.api import ols
import statsmodels.api as sm

# 假设我们有数据X和Y
X = ...  # 自变量数组
Y = ...  # 因变量数组

# 添加常数项，这对于拟合模型是必需的
X = sm.add_constant(X)

# 创建模型
model = ols('Y ~ X', data=dict(zip(['X'], [X])))

# 拟合模型
results = model.fit()

# 计算R²
rsquared = results.rsquared

`results.rsquared`就是所需的决定系数。它的值范围从0到1，越接近1表示模型对数据的拟合越好。

相关问题

python导入excel表格计算r²决定系数，并将计算好的决定系数打印输出给指定excel表格当中

以下是一个示例代码，利用 pandas 和 sklearn 库计算数据集的 r² 决定系数，并将结果输出至指定的 excel 文件中：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score

# 读取数据集
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 提取自变量和因变量
X = df.iloc[:, :-1].values
y = df.iloc[:, -1].values

# 训练线性回归模型
reg = LinearRegression()
reg.fit(X, y)

# 计算 r² 决定系数
y_pred = reg.predict(X)
r2 = r2_score(y, y_pred)

# 输出结果至指定excel表格
with pd.ExcelWriter('result.xlsx') as writer:
    pd.DataFrame({'r²': [r2]}).to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)

上述代码中，我们首先使用 pandas 库读取待处理的 excel 文件，并提取其自变量和因变量。然后，我们使用 sklearn 库中的 LinearRegression 类训练一个线性回归模型，并使用 predict 方法计算出预测值。最后，使用 r2_score 函数计算出 r² 决定系数，并使用 pandas 库将结果输出至指定的 excel 文件中。

在多元回归的式子，一个因变量，五个自变量中，计算多元回归的R²（决定系数），python代码

在Python中，可以使用`sklearn`库中的`LinearRegression`模型来进行多元线性回归，并通过其`score`方法来计算R²值。下面是一个简单的例子：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd

# 假设你有一个DataFrame df，其中包含因变量'y'和五个自变量X1, X2, X3, X4, X5
# df = pd.DataFrame({
#     'y': your_variable,
#     'X1': variable_1,
#     'X2': variable_2,
#     'X3': variable_3,
#     'X4': variable_4,
#     'X5': variable_5
# })

# 将自变量作为特征(X)和因变量(y)分离
X = df[['X1', 'X2', 'X3', 'X4', 'X5']]
y = df['y']

# 创建并训练线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 计算R²值
r_squared = model.score(X, y)
r_squared

这个`r_squared`就是你想要的多元回归的决定系数，它表示了因变量子集对自变量子集变化的解释程度，范围从0到1，越接近1表示拟合越好。