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问sklearn、r2_score和函数给出了不同的R^2值。为什么？
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Stack Overflow用户

提问于 2016-03-22 11:47:12

回答 1查看 1.4K关注 0票数 5

我使用相同的数据，但不同的python库来计算决定系数R^2。

这种行为背后的原因是什么？

# Using stats lineregress
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x, y)
print r_value**2

0.956590054918

# Using sklearn
from sklearn.metrics import r2_score
print r2_score(x, y)

0.603933484937

linear-regression

python

scikit-learn

scipy

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2016-03-22 12:09:57

由r_value回归的linregress是x和y的相关系数r，一般情况下，平方相关系数r2与决定系数R2不相同。

决定系数告诉你一个模型与数据的吻合程度。因此，r2_score认为x是真值，y是模型预测的值。

如果你的x和y是真实的和预测的数据，R是你想要的。但是，如果这两种数据都是测量数据，则您最有可能需要的是r 2。

有关相关系数和决定系数的详细信息可以在维基百科上找到。

票数 6

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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/36153569

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