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：

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。

相关问题

matlab决定系数代码

在MATLAB中，可以使用`corrcoef`函数来计算决定系数。以下是一个示例代码：

% 实际观测值
y_actual = [1, 2, 3, 4, 5];

% 预测值
y_predicted = [0.8, 1.9, 2.7, 3.8, 4.9];

% 计算决定系数
R_squared = corrcoef(y_actual, y_predicted)^2;

% 输出结果
disp(['决定系数 R^2: ', num2str(R_squared)]);

该代码中，`y_actual`表示实际观测值，`y_predicted`表示预测值。通过调用`corrcoef`函数计算相关系数矩阵，然后取其平方得到决定系数。最后，使用`disp`函数输出结果。

请注意，此示例假设实际观测值和预测值的长度相同。如果长度不同，可能需要进行适当的处理，如插值或截断数据。

R 计算决定系数的代码

在 R 中，可以使用 `summary()` 函数来获取线性回归模型的汇总信息，其中包括决定系数（R-squared）和调整决定系数（Adjusted R-squared）。下面是一个示例代码：

# 使用 mtcars 数据集创建一个线性回归模型
model <- lm(mpg ~ wt + cyl, data = mtcars)

# 获取模型的汇总信息，包括决定系数和调整决定系数
summary(model)$r.squared  # 决定系数
summary(model)$adj.r.squared  # 调整决定系数

其中，`lm()` 函数用于创建线性回归模型，需要指定因变量和自变量，并且需要提供一个数据集。在上面的示例中，我们使用了 `mtcars` 数据集，将 `mpg` 作为因变量，`wt` 和 `cyl` 作为自变量。`summary()` 函数用于获取模型的汇总信息，其中 `$r.squared` 和 `$adj.r.squared` 分别表示决定系数和调整决定系数。