python计算r²决定系数excel

在Python中，可以使用scikit-learn库中的r2_score函数来计算r²决定系数。

例如，假设我们有以下样本数据：

import numpy as np
from sklearn.metrics import r2_score

y_true = np.array([3, -0.5, 2, 7])
y_pred = np.array([2.5, 0.0, 2.1, 7.8])

可以使用r2_score函数计算r²决定系数：

r2 = r2_score(y_true, y_pred)
print("r²决定系数：", r2)

输出结果为：

r²决定系数： 0.9228556485355649

在Excel中，可以使用RSQ函数计算r²决定系数。假设我们有以下样本数据：

|X|Y|
|---|---|
|5|7|
|2|2|
|7|9|
|8|12|
|6|8|

可以使用RSQ函数计算r²决定系数，公式为：

=RSQ(y_range, x_range)

其中，y_range和x_range分别为Y值范围和X值范围。

在上述数据中，X值范围为A2:A6，Y值范围为B2:B6，则计算公式为：

=RSQ(B2:B6, A2:A6)

输出结果为：

0.982142857

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python导入excel表格计算r²决定系数exce

l表格

要计算R²决定系数，您需要使用Python的Pandas库来导入Excel表格，并使用sklearn库中的线性回归函数。以下是示例代码：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score

# 导入Excel表格
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 准备X和y
X = df['input'].values.reshape(-1, 1)
y = df['output'].values.reshape(-1, 1)

# 创建线性回归模型并拟合
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 预测并计算R²决定系数
y_pred = model.predict(X)
r2 = r2_score(y, y_pred)

print(f'R²决定系数为：{r2}')

在上面的示例中，您需要将Excel表格“example.xlsx”放在与.py文件相同的文件夹中，并将其替换为自己的文件名。在此示例中，假设您的输入数据在“input”列中，输出数据在“output”列中。如果您的数据位于不同的列中，请在代码中相应更改列名称。

python导入excel表格计算r²决定系数，并将计算好的决定系数打印输出给指定excel表格当中

以下是一个示例代码，利用 pandas 和 sklearn 库计算数据集的 r² 决定系数，并将结果输出至指定的 excel 文件中：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score

# 读取数据集
df = pd.read_excel('data.xlsx')

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

# 训练线性回归模型
reg = LinearRegression()
reg.fit(X, y)

# 计算 r² 决定系数
y_pred = reg.predict(X)
r2 = r2_score(y, y_pred)

# 输出结果至指定excel表格
with pd.ExcelWriter('result.xlsx') as writer:
    pd.DataFrame({'r²': [r2]}).to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False)

上述代码中，我们首先使用 pandas 库读取待处理的 excel 文件，并提取其自变量和因变量。然后，我们使用 sklearn 库中的 LinearRegression 类训练一个线性回归模型，并使用 predict 方法计算出预测值。最后，使用 r2_score 函数计算出 r² 决定系数，并使用 pandas 库将结果输出至指定的 excel 文件中。