如何在python中计算预测的r2？

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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