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计算回归分析的R-squared

[编程题]计算回归分析的R-squared

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算法知识视频讲解

实现一个函数来计算回归分析中的 $R^2$ 值（决定系数）。 $R^2$ 是一个统计指标，用于评估回归模型的拟合优度，表示模型解释因变量变异性的程度。

$R^2$ 的计算公式为：

$R^2 = 1 - \frac{SSR}{SST}$

其中：
- SSR (Sum of Squared Residuals)：残差平方和 $\sum (y_{true} - y_{pred})^2$
- SST (Total Sum of Squares)：总平方和 $\sum (y_{true} - y_{mean})^2$
- $y_{mean}$ ：真实值的平均值

输入描述:

输入为两个numpy数组，分别表示真实值和预测值。

输出描述:

返回一个浮点数，表示R平方值，结果保留3位小数。

示例1

输入

[1, 2, 3, 4, 5]
[1.1, 2.2, 2.9, 3.8, 5.0]

输出

0.990

备注:

1.对应的输入、输出已给出，您只用实现核心功能函数即可。
2.支持numpy、scipy、pandas、scikit-learn库。

算法知识视频讲解

arbitraryma

import numpy as np

def r_squared(y_true, y_pred):
    ssr = sum((y_pred - y_true)**2)
    mean_value = np.mean(y_true)
    sst = 0
    for y in y_true:
        sst += (y-mean_value)**2
    res = 1 - ssr/sst
    return round(res,3)
    
if __name__ == "__main__":
    y_true = np.array(eval(input()))
    y_pred = np.array(eval(input()))
    print(f"{r_squared(y_true, y_pred):.3f}")

发表于 2025-04-21 16:35:33 回复(0)