在Python中计算预测的R2可以使用sklearn.metrics
模块中的r2_score
函数来实现。r2_score
函数用于计算预测值和真实值之间的R2分数,表示预测模型对数据变异的解释能力。
以下是计算预测的R2的示例代码:
from sklearn.metrics import r2_score
# 定义真实值和预测值
y_true = [3, -0.5, 2, 7]
y_pred = [2.5, 0.0, 2, 8]
# 计算R2分数
r2 = r2_score(y_true, y_pred)
print("R2分数:", r2)
输出结果为:
R2分数: 0.9486081370449679
R2分数的取值范围在[-∞, 1]之间,越接近1表示预测模型对数据的解释能力越好。
在云计算领域中,可以将Python的R2计算应用于机器学习模型的评估、预测任务等。例如,在使用腾讯云人工智能平台AI Lab进行机器学习任务时,可以使用Python中的R2计算来评估模型的准确性和预测能力。
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