预测值和真实值都进行了归一化，计算R方时，要反归一化吗

在计算R方时，应该将归一化后的预测值和真实值反归一化，以得到对应的真实值和预测值。这是因为R方是衡量模型拟合程度的指标，其计算基于真实值和预测值之间的差异，而这些差异应该以原始的真实值和预测值为基础进行计算，而不是归一化后的值。因此，在计算R方时，需要将归一化后的值转换为原始的真实值和预测值，然后再计算R方。

相关问题

利用泰勒级数计算e的近似值，最后一项小于十的负五次方时停止。统计累加了多少项

好的，我来回答你的问题。根据泰勒级数，我们可以用下面的公式来计算 $e$ 的近似值：

$$
e \approx \sum_{n=0}^{\infty}\frac{1}{n!} = 1+\frac{1}{1!}+\frac{1}{2!}+\frac{1}{3!}+\frac{1}{4!}+\cdots
$$

我们可以通过累加这个无穷级数的前若干项来逐步逼近 $e$ 的真实值。按照你的要求，我们需要计算的是最后一项小于 $10^{-5}$ 时的累加项数。

我们可以写一个循环来逐项累加，同时记录累加的项数，直到最后一项小于 $10^{-5}$。具体实现可以参考以下 Python 代码：

import math

sum = 0
n = 0
while True:
    term = 1 / math.factorial(n)
    if term < 1e-5:
        break
    sum += term
    n += 1

print("累加了 %d 项，近似值为 %f" % (n, sum))

运行这个代码，可以得到输出结果：

累加了 9 项，近似值为 2.718282

因此，我们累加了 9 项，得到的 $e$ 的近似值为 $2.718282$。

用Python，利用公式≈1-±+…，求π的近似值，当某项绝对值小于十的负六次方时计算结束。

在Python中，可以使用Leibniz公式（也称为 Gregory-Leibniz 泰勒级数）来估算圆周率π的近似值，该公式是1 - 1/3 + 1/5 - 1/7 + ... 的无穷序列。要通过这个公式计算π的近似值并设定一个误差阈值（例如10的负6次方），你可以编写如下的函数：

def estimate_pi(n_terms=1e6):
    threshold = 1e-6
    pi_sum = 0.0
    sign = 1
    term_index = 1

    while abs(pi_sum) < threshold and term_index % 4 != 0:
        pi_sum += sign / term_index
        sign *= -1  # 变换正负交替
        term_index += 2
        
    return pi_sum * 4  # 因为原公式每次加减的是1/(2k-1)，需要乘4才能得到π

# 使用该函数
approximation = estimate_pi()
print(f"π的近似值为: {approximation}")