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。

相关问题

能不能再上面写的代码上加上决定系数，均方误差，总偏差平方和，残差平方和的计算

当然可以，下面是加上这些计算的代码示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error

# 构建线性回归模型
model = LinearRegression().fit(X, y)

# 计算决定系数
r2 = r2_score(y, model.predict(X))
print("R-squared:", r2)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y, model.predict(X))
print("Mean squared error:", mse)

# 计算总偏差平方和
tss = sum((y - np.mean(y)) ** 2)
print("Total sum of squares:", tss)

# 计算残差平方和
rss = sum((y - model.predict(X)) ** 2)
print("Residual sum of squares:", rss)

其中，`r2_score` 函数用于计算决定系数，`mean_squared_error` 函数用于计算均方误差。`tss` 和 `rss` 分别表示总偏差平方和和残差平方和，它们的计算方式分别为：总偏差平方和等于所有数据点与均值之差的平方和，残差平方和等于所有数据点与模型预测值之差的平方和。

请帮我写一个非线性函数拟合的决定系数的计算函数

对于非线性函数拟合的R²计算，您可以使用以下Python代码：

import numpy as np
from sklearn.metrics import r2_score

def non_linear_r_squared(true, pred, func):
    """
    计算非线性函数拟合的R²值
    :param true: 真实值
    :param pred: 预测值
    :param func: 拟合函数
    :return: R²值
    """
    ss_res = np.sum(np.square(true - func(pred)))
    ss_tot = np.sum(np.square(true - np.mean(true)))
    r2 = 1 - (ss_res / ss_tot)
    return r2

这个函数接受三个参数：真实值，预测值和拟合函数。它首先使用拟合函数计算预测值，然后计算残差平方和和总平方和，最后使用这些值计算R²值。您可以将自己定义的非线性函数作为参数传递给这个函数，例如：

def my_func(x):
    """
    自定义非线性函数
    """
    return np.sin(x) + np.random.normal(0, 0.1, len(x))

x = np.linspace(0, 10, 100)
y_true = np.sin(x)
y_pred = my_func(x)

r2 = non_linear_r_squared(y_true, y_pred, my_func)
print("R²值：", r2)

在这个例子中，我定义了一个非线性函数my_func，用它来生成预测值y_pred。然后，我使用y_true，y_pred和my_func来计算R²值。