修正的可决系数 python

修正的可决系数（Adjusted R-squared）是一种用于评估回归模型拟合优度的统计指标，在python中可以通过调用statsmodels包中的ols函数进行计算。

在回归分析中，常用的判断模型拟合优度的指标是R-squared（决定系数），它可以解释因变量的变异程度有多少能够由自变量来解释。但是，决定系数有一个问题，它随着模型使用的自变量数量的增加而增加，这可能会导致过拟合的情况。为了解决这个问题，引入了修正的可决系数。

修正的可决系数对模型中自变量的数量进行了修正，它考虑了自变量数量对模型拟合优度的影响，可以更准确地评估模型拟合优度。修正的可决系数一般会比决定系数小，当自变量的数量增加时，修正的可决系数会减小。

在Python中，我们可以使用statsmodels包中的ols函数来计算修正的可决系数。首先，我们需要导入相应的库和数据。然后，通过statsmodels中的ols函数构建线性回归模型。接下来，使用fit方法来拟合模型。最后，使用rsquared_adj属性获取修正的可决系数。

具体代码如下：

import statsmodels.api as sm

# 导入数据，包括自变量x和因变量y
x = ...
y = ...

# 构建线性回归模型
model = sm.OLS(y, x)

# 拟合模型
results = model.fit()

# 获取修正的可决系数
adj_r_squared = results.rsquared_adj

# 打印结果
print("修正的可决系数：", adj_r_squared)

通过以上代码，我们可以获得修正的可决系数。修正的可决系数越接近1，说明模型对数据的拟合越好；越接近0，说明模型对数据的拟合越差。因此，修正的可决系数是衡量回归模型拟合优度的一个重要指标。