Как посчитать коэффициент детерминации в Python? ⚙️
Как посчитать коэффициент детерминации в питоне
Коэффициент детерминации (R2) - это статистическая мера, используемая для оценки соответствия регрессионной модели данным. Он указывает, насколько хорошо модель объясняет вариацию зависимой переменной.
В питоне вы можете рассчитать коэффициент детерминации с помощью библиотеки scikit-learn. Вот пример кода:
from sklearn.metrics import r2_score
# Имея предсказанные значения (y_pred) и истинные значения (y_true)
r2_score(y_true, y_pred)
В этом коде мы используем функцию r2_score() из библиотеки scikit-learn для рассчета коэффициента детерминации. Вам нужно передать истинные значения y_true и предсказанные значения y_pred модели в качестве аргументов функции.
Полученное значение коэффициента детерминации будет находиться в диапазоне от 0 до 1. Значение 1 означает, что модель идеально предсказывает зависимую переменную, а значение 0 означает, что модель не объясняет вариацию в данных.
Детальный ответ
Как посчитать коэффициент детерминации в питоне
Коэффициент детерминации, также известный как R-квадрат, является статистической метрикой, используемой для измерения качества прогнозной модели. Он показывает, какую долю дисперсии зависимой переменной объясняет модель. Для вычисления коэффициента детерминации в питоне, мы можем использовать библиотеку scikit-learn.
Давайте рассмотрим пример, чтобы лучше понять этот процесс.
import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import r2_score
# Задаем данные
X = np.array([[1], [2], [3], [4], [5]])
y = np.array([2, 4, 5, 7, 8])
# Создаем и обучаем модель линейной регрессии
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
# Получаем прогнозные значения
y_pred = model.predict(X)
# Вычисляем коэффициент детерминации
r2 = r2_score(y, y_pred)
print("Коэффициент детерминации: ", r2)
В этом примере мы импортируем необходимые библиотеки и создаем массивы данных X и y. Затем мы создаем объект модели линейной регрессии и обучаем ее на этих данных. После этого мы получаем прогнозные значения с помощью метода predict() и вычисляем коэффициент детерминации с помощью функции r2_score(). Наконец, мы выводим полученное значение.
Коэффициент детерминации принимает значения от 0 до 1. Значение 1 означает, что модель полностью объясняет вариацию в данных, тогда как значение 0 означает, что модель не объясняет вариацию вообще.
Этот коэффициент полезен для определения, насколько хорошо модель соответствует данным. Чем ближе значение коэффициента детерминации к 1, тем лучше модель объясняет данные.
Помните, что коэффициент детерминации не является исчерпывающей метрикой для оценки модели. В реальных ситуациях его следует рассматривать вместе с другими метриками и контекстом задачи.