python计算两个曲线的拟合度R2

在 Python 中，你可以使用 `sklearn.metrics` 模块中的 `r2_score` 函数来计算两个曲线的拟合度 R^2。以下是一个示例代码：

from sklearn.metrics import r2_score
import numpy as np

# 两个曲线的数据点
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1.2, 2.3, 2.8, 4.1, 5.2])

# 计算 R^2
r2 = r2_score(y_true, y_pred)

print("R^2:", r2)

在上述代码中，`y_true` 是真实的数据点，`y_pred` 是预测的数据点。你需要将其替换为你实际的数据。代码通过调用 `r2_score` 函数并传递真实数据和预测数据作为参数，计算得到 R^2 值。

运行上述代码后，将会输出 R^2 值。

请注意，R^2 取值范围是 [0, 1]，越接近 1 表示拟合度越好。

希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。