如何Python计算机器学习回归模型评价指标R2_score代码
时间: 2025-02-13 17:24:04 浏览: 44
在Python中,计算机器学习回归模型的R2分数(也称为决定系数)通常需要借助于scikit-learn库,它是一个广泛用于机器学习任务的库。以下是一个简单的例子:
```python
from sklearn.metrics import r2_score
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 假设我们有一个训练数据集X_train, y_train,以及测试数据集X_test, y_test
# 首先,训练一个线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
# 使用训练数据预测结果
y_pred_train = model.predict(X_train)
# 使用测试数据预测结果
y_pred_test = model.predict(X_test)
# 计算训练集的R2 Score
r2_train = r2_score(y_train, y_pred_train)
print(f"Training set R2 score: {r2_train}")
# 计算测试集的R2 Score
r2_test = r2_score(y_test, y_pred_test)
print(f"Testing set R2 score: {r2_test}")
```
在这个例子中,`r2_score()`函数接收实际值(`y_train`或`y_test`)和预测值(`y_pred_train`或`y_pred_test`),并返回一个介于0到1之间的分数,表示模型解释了目标变量变化的百分比。值越接近1,模型拟合得越好。
阅读全文
相关推荐



















