R 二乗の計算は統計における重要なタスクであり、モデルがどの程度適合しているかを評価できます。
Python は広く使用されているプログラミング言語であり、R 二乗を計算するための強力なツールです。
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)上記のコードは、numpy ライブラリと sklearn ライブラリを使用し、いくつかのシミュレートされたデータを生成し、r2_score 関数を使用して r 2 乗を計算します。
最終結果が出力されます
r 二乗を計算するときは、いくつかの考慮事項も行う必要があります。
- 計算されたデータは同期している必要があります。つまり、実際の値と予測値が同時に処理される必要があります。
- sklearn の r2_score 関数を使用するときは、パラメーターの順序に注意する必要があります。実際の値が前にある必要があります。
- r 2 乗値が 1 に近づくほど適合度は向上し、0 に近づくほど適合度は低下します。
Python で r 二乗を計算するのは非常に簡単で、関連する関数を呼び出すだけです。
r 2 乗の値を計算する必要がある場合は、上記のコードを参照して実現できます。
ただし、r 二乗を使用してモデルの適合度を評価する場合は、他のいくつかの統計指標にも注意を払う必要があります。