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。

import numpy as np import pandas as pd data=pd.read_excel('test3.xlsx') x=data.iloc[:,1:6].values y=data.iloc[:,6].values from sklearn.linear_model import LinearRegression as LR lr=LR() lr.fit(x,y) Slr=lr.score(x,y) c_x=lr.coef_ c_b=lr.intercept_ x1=np.array([4,1.5,10,17,9]) x1=x1.reshape(1,5) R1=lr.predict(x1) r1=x1*c_x R2=r1.sum()+c_x print('x回归系数为：',c_x) print('回归系数常数项：',c_b) print('判定系数：',Slr) print('样本预测值：',R1) 写注释

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd

# 读取Excel文件数据
data=pd.read_excel('test3.xlsx')

# 提取自变量和因变量数据
x=data.iloc[:,1:6].values
y=data.iloc[:,6].values

# 导入线性回归模型
from sklearn.linear_model import LinearRegression as LR

# 创建线性回归模型对象
lr=LR()

# 对模型进行训练
lr.fit(x,y)

# 计算模型的拟合优度
Slr=lr.score(x,y)

# 计算自变量的回归系数和常数项
c_x=lr.coef_
c_b=lr.intercept_

# 定义一个新的自变量数据
x1=np.array([4,1.5,10,17,9])

# 将新的自变量数据转换为1行5列的矩阵
x1=x1.reshape(1,5)

# 使用模型对新的自变量数据进行预测
R1=lr.predict(x1)

# 计算新的自变量数据的预测值
r1=x1*c_x
R2=r1.sum()+c_x

# 输出结果
print('x回归系数为：',c_x)
print('回归系数常数项：',c_b)
print('判定系数：',Slr)
print('样本预测值：',R1)