那么如何添加预测值与实际值的相关系数R2呢
时间: 2024-02-28 21:56:40 浏览: 42
您可以使用 ggpubr 包中的 stat_cor() 函数来添加预测值与实际值的相关系数 R2。以下是一个示例代码:
```R
library(ggplot2)
library(ggpubr)
# 创建一个示例数据集
predicted <- c(1, 2, 3, 4, 5)
actual <- c(0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5)
data <- data.frame(predicted, actual)
# 计算相关系数 R2
r2 <- cor(predicted, actual)^2
# 绘制拟合图并添加相关系数 R2
ggplot(data, aes(x=predicted, y=actual)) +
geom_point() +
geom_smooth(method="lm", se=FALSE) +
stat_cor(label = paste0("R2 = ", round(r2, 2)),
label.x = 3, label.y = 4.5) +
labs(title="Predicted vs Actual", x="Predicted", y="Actual")
```
这段代码将创建一个带有相关系数 R2 标签的拟合图。 `stat_cor()` 函数将计算相关系数并将其添加到图表中。您可以将 `predicted` 和 `actual` 替换为您自己的数据集,并根据需要更改相关系数标签的位置和格式。
相关问题
bp神经网络预测可以用决策系数R2评价吗
是的,决策系数R2可以用来评价BP神经网络的预测能力。决策系数R2是一种常用的统计指标,用于衡量模型对观测数据的拟合程度。
R2的取值范围在0到1之间,越接近1表示模型对数据的拟合程度越好,越接近0表示模型对数据的拟合程度较差。
在BP神经网络的预测任务中,我们可以将模型预测的结果与实际观测值进行比较,并计算R2值。R2值可以通过以下公式计算:
R2 = 1 - (SSR/SST)
其中,SSR表示残差平方和(Sum of Squares Residuals),SST表示总平方和(Sum of Squares Total)。SSR表示模型预测值与实际观测值之间的差异,SST表示实际观测值与观测均值之间的差异。
通过计算R2值,我们可以评估BP神经网络模型对观测数据的拟合程度。当R2接近1时,说明模型能够较好地解释观测数据的变异;当R2接近0时,说明模型无法很好地解释观测数据的变异。
因此,决策系数R2可以作为评价BP神经网络预测能力的一种指标。但需要注意的是,R2值仅仅是评价模型拟合程度的一种指标,综合考虑其他指标能够更全面地评价模型的预测性能。
用MATLAB写用plsr计算R2值的代码
下面是用MATLAB编写的使用PLSR计算R2值的代码:
```matlab
% 读取数据
load spectra
X = spectra;
load octane
y = octane;
% 计算PLSR模型
[XL,~,Xs,~,beta,pctvar] = plsregress(X,y,10);
yfitPLS = [ones(size(X,1),1) X]*beta;
% 计算R2值
R2 = corr(y,yfitPLS)^2;
```
解释一下代码:
1. 首先读取了两个数据集,X是光谱数据,y是辛烷值数据。
2. 然后使用`plsregress`函数计算PLSR模型。这里使用了10个主成分。
3. 接着用计算出来的beta系数和输入数据X计算预测值yfitPLS。
4. 最后使用`corr`函数计算y和yfitPLS的相关系数,然后将其平方即可得到R2值。
需要注意的是,这里只是一个简单的示例代码,实际使用时可能需要根据具体的数据集进行一些调整。另外,PLSR模型的性能评估不仅仅是R2值,还可以使用其他指标,如RMSE等。
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