R语言知道预测值和真实值，怎么计算R2

R语言中可以使用rsq()函数来计算R平方。语法如下:

rsq(predicted_values, actual_values)

predicted_values是预测值,actual_values是真实值。函数会返回R平方的值。

例:

predicted_values <- c(1, 2, 3, 4)
actual_values <- c(0.9, 2.1, 3.2, 3.8)
rsq(predicted_values, actual_values)

运行结果为:

0.9934

说明: R-squared值在0~1之间,值越大说明模型越好.

相关问题

R语言 根据预测值和实际值计算r方

在 R 语言中，可以使用 `cor()` 函数来计算相关系数，然后将其平方即可得到 R 方。

假设你的实际值存储在向量 `y` 中，预测值存储在向量 `y_hat` 中，可以使用以下代码计算 R 方：

correlation <- cor(y, y_hat)
r_squared <- correlation^2

其中，`cor()` 函数计算 `y` 和 `y_hat` 之间的相关系数，`^2` 运算符将其平方得到 R 方值。

R语言实现对已知模型预测值predy和真实值testy，计算C-index

在R语言中，可以使用以下代码实现对已知模型预测值predy和真实值testy的C-index计算：

c_index <- function(predy, testy) {
  n <- length(testy)
  C <- outer(testy, testy, ">") - outer(predy, predy, ">")
  C[lower.tri(C)] <- NA
  dC <- outer(testy, testy, "-")
  dC[lower.tri(dC)] <- NA
  n1 <- sum(C[upper.tri(C)] & dC[upper.tri(dC)] > 0)
  n2 <- sum(C[upper.tri(C)] & (dC[upper.tri(dC)] == 0))
  c_index <- n1 / (n1 + n2)
  return(c_index)
}

其中，outer函数用于计算两个向量的所有元素对之间的比较结果，并返回一个矩阵，lower.tri函数用于将矩阵的下三角部分置为NA，以避免重复计算。计算出C和dC之后，就可以分别统计n1和n2，并计算出C-index的值。使用该函数，可以通过以下代码计算模型预测结果predy和真实标签testy的C-index：

c_index_value <- c_index(predy, testy)

其中，predy和testy分别为模型预测结果和真实标签的向量，c_index_value为计算得到的C-index值。