能不能再上面写的代码上加上决定系数，均方误差，总偏差平方和，残差平方和的计算

当然可以，下面是加上这些计算的代码示例：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error

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

# 计算决定系数
r2 = r2_score(y, model.predict(X))
print("R-squared:", r2)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y, model.predict(X))
print("Mean squared error:", mse)

# 计算总偏差平方和
tss = sum((y - np.mean(y)) ** 2)
print("Total sum of squares:", tss)

# 计算残差平方和
rss = sum((y - model.predict(X)) ** 2)
print("Residual sum of squares:", rss)

其中，`r2_score` 函数用于计算决定系数，`mean_squared_error` 函数用于计算均方误差。`tss` 和 `rss` 分别表示总偏差平方和和残差平方和，它们的计算方式分别为：总偏差平方和等于所有数据点与均值之差的平方和，残差平方和等于所有数据点与模型预测值之差的平方和。

相关问题

能不能再上面写的代码上加上决定系数，均方误差，总偏差平方和，残差平方和的计算 import pandas as pd import numpy as np from scipy.linalg import inv # 读取数据集 data = pd.read_csv('your_dataset.csv') # 提取自变量和因变量 X = data.iloc[:, :-1].values Y = data.iloc[:, -1].values # 增加常数列 X = np.concatenate([np.ones((X.shape[0], 1)), X], axis=1) # 计算回归系数 beta = np.dot(np.dot(inv(np.dot(X.T, X)), X.T), Y) # 输出结果 print('Coefficients:', beta)

当然可以，下面是加上这些计算的代码示例，包括计算决定系数，均方误差，总偏差平方和和残差平方和：

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.linalg import inv
from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error

# 读取数据集
data = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# 提取自变量和因变量
X = data.iloc[:, :-1].values
Y = data.iloc[:, -1].values

# 增加常数列
X = np.concatenate([np.ones((X.shape[0], 1)), X], axis=1)

# 计算回归系数
beta = np.dot(np.dot(inv(np.dot(X.T, X)), X.T), Y)

# 输出结果
print('Coefficients:', beta)

# 计算决定系数
r2 = r2_score(Y, np.dot(X, beta))
print("R-squared:", r2)

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(Y, np.dot(X, beta))
print("Mean squared error:", mse)

# 计算总偏差平方和
tss = sum((Y - np.mean(Y)) ** 2)
print("Total sum of squares:", tss)

# 计算残差平方和
rss = sum((Y - np.dot(X, beta)) ** 2)
print("Residual sum of squares:", rss)

其中，`r2_score` 函数用于计算决定系数，`mean_squared_error` 函数用于计算均方误差。`tss` 和 `rss` 分别表示总偏差平方和和残差平方和，它们的计算方式同上一段回答中所述。

均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分误差（MAPE）、残差平方python代码

下面是均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分误差（MAPE）的Python代码实现：

import numpy as np

# 真实值和预测值
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1.2, 2.1, 3.3, 4.2, 5.5])

# 均方误差（MSE）
mse = np.mean(np.square(y_true - y_pred))
print("MSE:", mse)

# 平均绝对误差（MAE）
mae = np.mean(np.abs(y_true - y_pred))
print("MAE:", mae)

# 平均绝对百分误差（MAPE）
mape = np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100
print("MAPE:", mape)

残差平方指的是预测值与真实值之间的差值平方，可以使用下面的代码计算：

# 残差平方
residuals = y_true - y_pred
residuals_squared = residuals ** 2
print("Residuals squared:", residuals_squared)