Le calcul du R-carré est une tâche importante en statistiques, qui permet d'évaluer l'adéquation d'un modèle.
Python est un langage de programmation largement utilisé et un outil puissant pour calculer le R-carré.
import numpy as np
from sklearn.metrics import r2_score
# 生成一些模拟数据
y_true = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y_pred = np.array([1.1, 1.9, 2.8, 4.2, 4.8])
# 计算r方
r2 = r2_score(y_true, y_pred)
print("计算得出的r方为：", r2)Le code ci-dessus utilise les bibliothèques numpy et sklearn, génère des données simulées et calcule le carré r à l'aide de la fonction r2_score.
Le résultat final sera affiché
Lors du calcul du R carré, nous devons également prendre en compte quelques considérations :
- Les données calculées doivent être synchrones, c'est-à-dire que la valeur réelle et la valeur prédite doivent être traitées en même temps ;
- Lorsque vous utilisez la fonction r2_score de sklearn, vous devez faire attention à l'ordre des paramètres, et la valeur réelle doit être devant ;
- Plus la valeur du r carré est proche de 1, meilleur est l’ajustement, et plus proche de 0, plus l’ajustement est mauvais.
Il est très simple de calculer le r-carré en Python, il suffit d'appeler la fonction correspondante.
Si vous devez calculer la valeur de r carré, vous pouvez vous référer au code ci-dessus pour y parvenir.
Cependant, lors de l’utilisation du carré R pour évaluer le degré d’ajustement du modèle, il convient également de prêter attention à certains autres indicateurs statistiques.