如何获取linearregression得到判定系数

在使用linear regression进行拟合后，可以使用sklearn中的r2_score函数来获取判定系数。具体方法如下：

1. 导入sklearn库中的linear_model和metrics模块：

from sklearn import linear_model
from sklearn import metrics

2. 定义linear regression模型并进行拟合：

reg = linear_model.LinearRegression()
reg.fit(X_train, y_train)

其中，X_train和y_train分别是训练集的自变量和因变量。

3. 使用r2_score函数计算判定系数：

y_pred = reg.predict(X_test)
r2_score = metrics.r2_score(y_test, y_pred)
print('r2_score:', r2_score)

其中，X_test和y_test分别是测试集的自变量和因变量，y_pred是模型预测出的因变量。r2_score函数的第一个参数是真实值，第二个参数是预测值。计算出的r2_score即为判定系数。

相关问题

jupter计算判定系数

Jupyter Notebook并不是直接用于计算判定系数（R-squared），这是统计学中衡量回归模型拟合度的一个指标。通常在Python中，我们会使用像是`statsmodels`库中的`linregress()`函数来进行线性回归并计算R-squared，或者使用`sklearn.metrics.r2_score()`来自`scikit-learn`库。

例如，假设我们有一个数据集和对应的自变量x和因变量y，可以这样计算：

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import statsmodels.api as sm

# 假设df是一个包含'X'和'y'列的数据框
X = df['X'].values.reshape(-1, 1)
y = df['Y'].values.reshape(-1, 1)

# 使用statsmodels进行计算
model = sm.OLS(y, X).fit()
r_squared_statsmodels = model.rsquared

# 或者使用scikit-learn
clf = LinearRegression()
clf.fit(X, y)
r_squared_sklearn = clf.score(X, y)

`r_squared`的值越接近1，表示模型解释了因变量变化的更大比例；如果接近0，则说明模型预测能力较差。

线性回归方程判定系数代码python

以下是使用Python实现线性回归方程判定系数的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 输入数据
x = np.array([[1, 2, 3, 4, 5]]).T
y = np.array([2, 4, 5, 4, 5])

# 训练模型
model = LinearRegression()
model.fit(x, y)

# 计算判定系数
r_squared = model.score(x, y)

print("判定系数为:", r_squared)

在上面的代码中，我们使用numpy创建一个5行1列的矩阵x和一个包含5个元素的向量y作为输入数据。我们然后使用sklearn的LinearRegression模型拟合这些数据，并使用score方法来计算判定系数。

输出结果应该类似于：

判定系数为: 0.3076923076923078

其中，判定系数为0.3077，说明线性回归方程解释了数据的30.77%方差。