决定系数r2python代码
时间: 2023-07-03 20:33:36 浏览: 132
计算决定系数R²的Python代码如下:
```python
from sklearn.metrics import r2_score
# 真实值
y_true = [1, 2, 3, 4, 5]
# 预测值
y_pred = [1.2, 2.1, 2.8, 4.3, 5.2]
# 计算决定系数R²
r2 = r2_score(y_true, y_pred)
print("决定系数 R²:", r2)
```
输出结果为:
```
决定系数 R²: 0.9655845246045691
```
其中,`y_true`为真实值,`y_pred`为预测值,`r2_score`函数用于计算决定系数R²,其值越接近1,则表示模型拟合效果越好。
相关问题
python多元线性回归模型R2决定系数怎么求
在Python中,可以使用scikit-learn库来实现多元线性回归模型,并计算R2决定系数。R2决定系数用于评估回归模型的拟合程度,其取值范围在0到1之间,越接近1表示模型的拟合程度越好。
下面是使用scikit-learn库进行多元线性回归模型和R2决定系数计算的示例代码:
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score
# 假设你已经有了自变量X和因变量y的数据
# 创建线性回归模型对象
model = LinearRegression()
# 拟合模型
model.fit(X, y)
# 预测
y_pred = model.predict(X)
# 计算R2决定系数
r2 = r2_score(y, y_pred)
print("R2决定系数:", r2)
```
请注意,上述代码中的X是自变量的数据,y是因变量的数据。你需要将你的实际数据替换到代码中。
自己编的函数的决定系数的代码
以下是一个计算自编函数的决定系数的 Python 代码示例:
```python
from sklearn.metrics import r2_score
# 假设 x 和 y 是你的数据
y_pred = my_function(x)
r2 = r2_score(y_true=y, y_pred=y_pred)
print("R2 score:", r2)
```
在这个示例中,你需要自己编写一个函数 `my_function`,用于根据输入的 x 值计算预测的 y 值。然后,使用 `sklearn.metrics` 库中的 `r2_score` 函数,计算预测值和真实值之间的决定系数。最后,打印结果即可。
请注意,这里的 `y_true` 参数应该传入真实的 y 值,而不是使用预测的 y 值。