Tensorflow线性回归:获取调整后的R平方、系数、P值的值

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，广泛应用于各种人工智能任务中，包括线性回归。线性回归是一种用于建立变量之间线性关系的统计模型，通过拟合数据集中的点来预测未知数据的值。

在TensorFlow中，可以使用tf.keras库来实现线性回归模型。以下是获取调整后的R平方、系数和P值的步骤：

1. 导入所需的库和模块：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import statsmodels.api as sm

1. 准备数据集：

# 假设我们有一个包含自变量x和因变量y的数据集
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 5, 8, 10])

1. 构建线性回归模型：

# 添加截距项
x = sm.add_constant(x)

# 拟合线性回归模型
model = sm.OLS(y, x).fit()

1. 获取调整后的R平方值：

adjusted_r2 = model.rsquared_adj

1. 获取系数值：

coefficients = model.params

1. 获取P值：

p_values = model.pvalues

在上述代码中，我们使用了statsmodels库来计算线性回归模型的统计指标。通过调用model.rsquared_adj可以获取调整后的R平方值，调用model.params可以获取系数值，调用model.pvalues可以获取P值。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的实现方式可能因TensorFlow版本和个人需求而有所不同。