我在python中实现了一种计算OLS回归β的方法。现在,我想用R^2给我的模型打分。对于我的任务,我不允许使用Python包这样做,所以必须从头开始实现一个方法。
#load the data
import numpy as np
import pandas as pd
from numpy.linalg import inv
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
# Set the X and y variables.
X = boston.data
y = boston.target
#app
正如本所提到的,调整后的R2评分可以通过以下公式计算,其中n是样本数,p是模型的参数数。
adj_r2 = 1-(1-R2)*(n-1)/(n-p-1)
根据另一个,我们可以用model.coef_得到模型的参数数。
然而,对于梯度增强(GBM),我们似乎无法获得我们的模型中的参数数:
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
import numpy as np
X = np.random.randn(100,10)
y = np.random.randn(100,1)
model = GradientBoostingR
我有一个关于决定系数的问题。
我需要找到两个向量之间的关系。
给定两个数值向量x和y,其系数的确定可表示为:
1 - ( 1 - (dot_product(x,y))^2 / (|x|^2 + |y|^2)) / (1 - |y| * |y|/ ( y'dimension * |y|^2 ) )
|x|^2 = sum of squared of each element of vector x.
|y| = sum of each element of vector y.
是这样吗?
我从一些代码中得到了公式,但我不知道作者。
如何理解它?
任何帮助都将不胜感激!
在尝试实现用于计算决定系数R 2的python函数时,我注意到,根据我使用的计算顺序,我得到了截然不同的结果。
似乎非常清楚地解释了如何计算R_2。我对wiki页面上正在说的内容的粗野解释如下:
def calcR2_wikipedia(y, yhat):
# Mean value of the observed data y.
y_mean = np.mean(y)
# Total sum of squares.
SS_tot = np.sum((y - y_mean)**2)
# Residual sum of squares.
SS_res
下面是我在我的CMakeLists.txt中拥有的内容:
link_directories( "/usr/local/lib" )
include(CheckLibraryExists)
CHECK_LIBRARY_EXISTS( "libmali-midgard-t76x-r9p0-r0p0.so" "gbm_create_device" "" MALI )
结果:
Looking for gbm_create_device in libmali-midgard-t76x-r9p0-r0p0.so - not found
该图书
我正在尝试实现logistic回归算法。我正为此目的使用sklearn。当我印刷的准确性,它的印刷负值。
代码:
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sb
import scipy
from scipy.stats import spearmanr
import sklearn
from sklearn.preprocessing import scale
from sklearn.linear_model import LogisticRegressi