R平方(R-squared)是用来衡量回归模型拟合优度的统计指标,表示因变量的变异程度可以由自变量解释的比例。在Python中,可以使用scikit-learn库来计算R平方。
首先,需要导入相关的库和模块:
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score
接下来,准备好自变量和因变量的数据。假设自变量为X,因变量为y,可以将数据存储在NumPy数组或Pandas的DataFrame中。
然后,创建一个线性回归模型,并使用fit()方法拟合数据:
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
拟合完成后,可以使用predict()方法预测因变量的值:
y_pred = model.predict(X)
最后,使用r2_score()函数计算R平方值:
r2 = r2_score(y, y_pred)
计算结果r2即为R平方的值,表示自变量对因变量的解释程度。
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请注意,以上答案仅供参考,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。
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