哦， 害，我这不顺便复习一下么。没搬运，还加了些自己对这些模型的理解。references:
一文看懂监督学习（基本概念+4步流程+9个典型算法）- 产品经理的人工智能学习库
要说这个机器学习也挺逗的，学着学着还种树，种着种着竟然种出了片森林。决策树定义： 监督算法，树形结构，可用于分类。（近亲：回归树，顾名思义用来回归）2. 决策树构成 (parame
在对数据进行线性回归计算之后,我们能够得出相应函数的系数, 那么我们如何知道得出的这个系数对方程结果的影响有强呢? 所以我们用到了一种方法叫 coefficient of determination (决定系数) 来判断 回归方程 拟合的程度. 首先我们先定义几个概念 1. Sum Of Squares Due To Error 对于第i个观察点, 真实数据的Yi与估算出来的Yi-hea
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2023-11-02 06:15:43
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在数据分析与建模中，决定系数（R²）是一个常用的统计指标，用于衡量模型对观测数据的解释能力。通过Python计算决定系数，不仅能够帮助我们评估模型的有效性，还可以为调优模型提供方向。在这篇博文中，我将详细阐述如何在Python中求取决定系数的过程。
## 背景定位
决定系数（R²）是线性回归分析中的一个重要概念，通常用来表示自变量与因变量之间的关系强弱。计算公式如下：
\[
R^2 = 1
# Python怎么求决定系数
## 问题描述
假设我们有一个数据集，其中包含了 X 和 y 两个变量。我们想要知道 X 对 y 的影响程度，即决定系数（Coefficient of Determination）。决定系数可以用来判断一个线性回归模型的拟合程度，取值范围在 [0, 1] 之间，值越接近1表示模型对数据的拟合程度越好。
## 解决方案
要求解决定系数，我们需要先进行线性回归分
原创
2023-11-04 09:52:45
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各位Excel天天学的小伙伴们大家好。今天我们依旧要学习的是Excel函数中的数学函FACT函数。FACT函数是计算阶乘的函数，在数学中我们计算阶乘的公式为：n!=nx(n-1)!，计算小范围内的阶乘，利用我们数学公式计算还算可以接受，如果计算大范围内的阶乘，让我们手动去计算，不知道要计算到哪年哪月？因此我们必须借助FACT函数公式。 下面我们一起来了解一下FACT函数的功能、语法以及
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2023-12-21 21:34:35
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最近在炼丹发现一件很有趣的现象，决定系数R2竟然为负，小学生都知道任何一个常数的平方绝不可能为负，潜意识里告诉我这里面必有蹊跷，因此查阅许多资料得知，决定系数R2不是r相关系数的平方这么简单，实际上当非线性模型未捕获任何特征信息，而仅拟合随机噪声就会造成此类现象。1、定义：R2 决定系数（Coefficient of Determination）是一种用于评估回归模型拟合优度的指标。它表
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2023-09-12 17:28:10
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决策树 -- 简介 决策树(decision tree)一般都是自上而下的来生成的。每个决策或事件（即自然状态）都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。 决策树是一种有监管学习的分类方法。决策树的生成算法有 ID3 、C4.5 和&nbs
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2023-12-11 11:59:19
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# 如何实现“决定系数 python”
## 一、流程概述
为了实现“决定系数 python”，需要经过以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 训练模型 |
| 4 | 预测数据 |
| 5 | 计算决定系数 |
## 二、具体步骤
### 1. 导入必要的库
首先，我们需要导入numpy和sklear
原创
2024-02-24 05:23:38
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# 如何使用 Python 计算决定系数（R²）
决定系数 R² 是用于评估线性回归模型拟合优度的重要统计量。它代表了因变量的变异中有多少比例可以被自变量解释。在本文中，我将教你如何使用 Python 计算 R²，并展示这些步骤。
## 整体流程
为了更好地理解这个过程，我们可以将步骤整理成表格形式：
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|---------
原创
2024-08-10 04:52:36
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# R语言回归分析及决定系数
回归分析是统计学中一种重要的分析方法，常用于研究自变量与因变量之间的关系。决定系数（R²）是衡量回归模型拟合优度的重要指标，它表示自变量对因变量变异的解释比例。本文将通过R语言的实际示例来介绍如何进行回归分析并计算决定系数，确保内容易于理解和实践。
## 1. 什么是决定系数（R²）？
决定系数R²的值介于0和1之间。R²越接近于1，表明模型对数据的拟合效果越好
相关系数：考察两个事物（在数据里我们称之为变量）之间的相关程度。 如果有两个变量：X、Y，最终计算出的相关系数的含义可以有如下理解：(1)、当相关系数为0时，X和Y两变量无关系。(2)、当X的值增大（减小），Y值增大（减小），两个变量为正相关，相关系数在0.00与1.00之间。(3)、当X的值增大（减小），Y值减小（增大），两个变量为负相关，相关系数在-1.00与0.00之间。相关系数的绝对值越大
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2024-03-18 09:44:22
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大数据机器学习与深度学习——回归模型评估回归模型的性能的评价指标主要有：MAE(平均绝对误差)、MSE(平均平方误差)、RMSE(平方根误差)、R2_score。但是当量纲不同时，RMSE、MAE、MSE难以衡量模型效果好坏，这就需要用到R2_score。平均绝对误差(MAE Mean Absolute Error)是绝对误差的平均值，能更好地反映预测值误差的实际情况。均方误差(MSE mean-
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2024-07-29 16:20:39
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# Python计算决定系数
## 简介
决定系数（Coefficient of Determination）是用来评估回归模型的拟合程度，它表示因变量的变异中可以由自变量解释的比例。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来计算决定系数。
## 步骤
下面是计算决定系数的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 准
原创
2023-07-29 15:32:50
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# 实现决定系数的Python代码指导
决定系数（Coefficient of Determination）通常用 \( R^2 \) 表示，是衡量回归模型效果的一种常用评估指标。简单来说，决定系数解释了因变量的变异中有多少可以通过自变量来解释。在本文中，我们将逐步完成如何在Python中计算决定系数的流程。
## 流程概述
以下是实现决定系数的基本步骤：
| 步骤号 | 步骤说明
收集正确的数据是我们完成数据分析的前提. 1.数据型态 定性分析与定量分析应该是统一的，相互补充的；定性分析是定量分析的基本前提，没有定性的定量是一种盲目的、毫无价值的定量；定量分析使定性分析更加科学、准确，它可以促使定性分析得出广泛而深入的结论。定量分析是依据统计数据，建立数学模型，并用数学模型计算出分析对象的各项指标及其数值的一种方法。定性分析则是主要凭分析者的直觉、经验，凭分
# Python 决定系数函数详解
决定系数（Coefficient of Determination），通常用 \( R^2 \) 表示，是统计学中用于评估线性回归模型的一个重要指标。它表明了自变量对因变量的解释程度，取值范围为 0 到 1，越接近 1 说明模型越好。
## 决定系数的公式
决定系数的计算公式为：
\[
R^2 = 1 - \frac{SS_{res}}{SS_{tot}
# 教你如何在Python中计算决定系数
决定系数（R²）是回归分析中用来评估模型拟合优度的一个重要指标。它的值介于0和1之间，越接近1，说明模型的解释能力越强。对于刚入行的小白来说，理解和计算决定系数可能有些棘手。本篇文章旨在逐步引导你实现决定系数的计算，以下是整个流程的概述。
## 流程概述
我们可以将实现决定系数的流程分为以下几个步骤，具体如下所示：
| 步骤 | 描述
# 理解与实现 Python 中的决定系数
决定系数（Coefficient of Determination）通常用符号 R² 表示，是统计学中用来衡量模型对数据拟合的好坏的指标。在回归分析中，R² 的值范围从 0 到 1，值越高意味着模型越能解释数据的变化。本文将带你一步步实现计算决定系数的 Python 代码。
## 流程概述
在实现决定系数计算的过程中，我们可以按照以下步骤进行：
在数据科学和统计学中，决定系数（Coefficient of Determination），通常用符号 R² 表示，是一种用于衡量回归模型优劣的指标。它表示模型预测的结果与真实数据的拟合程度，R² 的取值范围在0到1之间，值越接近1表示模型越好。本博文将详细记录如何在 Python 中计算和运用决定系数的事项。
## 环境预检
在进行决定系数计算之前，我们需要确保环境的配置符合要求。
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今天小兵用JASP这款全新的免费统计软件，完成一例简单一元线性回归分析。 01 案例数据：胆固醇数据先来看案例，这是【医咖会】平台关于线性回归的一个典型案例数据。研究者拟在45-65岁健康男性人群中分析胆固醇浓度与看电视时间的关系。他们猜测可能存在正向相关，即看电视时间越长，胆固醇浓度越高。同时，他们也希望预测胆固醇浓度，并计算看电视时间对胆固醇浓度的解释能力。 在本例中，
