根据给定数据集，采用二阶多项式完成y值的预测，并计算画出真实值与预测值差距图像，计算r2分数 x = [[6, 2], [8, 1], [10, 0], [14, 2], [18, 0]] y = [[7], [9], [13], [17.5], [18]]

为了使用二阶多项式完成给定数据集的y值预测，并计算真实值与预测值的差距图像，以及计算r2分数，我们可以采用Python中的多项式回归。以下是大致步骤：

1. 首先，我们需要构建一个多项式特征的矩阵。由于是二阶多项式，我们需要对每个特征进行组合，并计算它们的乘积以及平方项。

2. 接着，使用这个多项式特征矩阵以及对应的y值，我们可以使用线性回归模型来拟合这个数据。

3. 使用拟合后的模型预测新的x值对应的y值。

4. 计算真实值与预测值之间的差距，并画出图像。

5. 最后，计算预测模型的r2分数，以评估模型的拟合优度。

下面是一个简单的代码实现过程：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.metrics import r2_score

# 原始数据
x = np.array([[6, 2], [8, 1], [10, 0], [14, 2], [18, 0]])
y = np.array([[7], [9], [13], [17.5], [18]])

# 创建多项式特征
poly = PolynomialFeatures(degree=2)
x_poly = poly.fit_transform(x)

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

# 预测
y_pred = model.predict(x_poly)

# 计算差距
y_diff = y - y_pred

# 画图
plt.scatter(y, y_pred)
plt.xlabel('真实值')
plt.ylabel('预测值')
plt.title('真实值与预测值差距图像')
plt.plot([y.min(), y.max()], [y.min(), y.max()], 'k--', lw=4)
plt.show()

# 计算r2分数
r2 = r2_score(y, y_pred)
print(f'r2分数: {r2}')

这段代码首先导入了必要的库，然后使用`PolynomialFeatures`类来生成多项式特征，`LinearRegression`类来创建线性回归模型。之后，模型被拟合到数据上，并进行了预测。通过计算真实值与预测值的差距并画出图像，我们可以直观地看到两者之间的关系。最后，通过计算r2分数来评估模型的拟合程度。