⼀一.python基本数据类型 1. int ==> 整数. 主要⽤用来进⾏行行数学运算 2. str ==> 字符串串, 可以保存少量量数据并进⾏行行相应的操作 3. bool==>判断真假, True, False 4. list==> 存储⼤大量量数据.⽤用[ ]表⽰示 5. tuple=> 元组, 不可以发⽣生改变 ⽤用( )表⽰示 6. dict
工作和生活中存在大量的具有相关性的事件，当找到不同变量之间的关系，我们就会用到回归分析。回归分析（Regression Analysis)：是用来确定2个或2个以上变量间关系的一种统计分析方法。在回归分析中，变量有2类：因变量 和 自变量。因变量：通常是指实际问题中所关心的指标，用Y表示。自变量：是影响因变量取值的一个变量，用X表示，如果有多个自变量则表示为X1, X2, …, Xn。回归分析研究
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2024-06-07 22:02:31
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约万字长文预警，如果你没时间，就不用看了，这就是一个梳理的文章，方便我后来找资料。因为工作的关系，近期需要梳理一些 Python 的知识(可能有小伙伴知道了，LI-6800 搞了个大动作，支持 Python 编程了)，首先要认真系统的梳理的是关于时间和日期的处理，但本着一次也是做工作，两次也是做工作，反正都同样是知识，二者也是密切相关，所幸把 R 相关的知识也一并梳理了。时间日期的基础知识先把经常
1.关于特征选择简单来说，特征选择就是在你使用机器学习算法之前，通过相关处理来选择与你的预测变量或者输出结果，最有用或最相关的那些特征。它是特征工程的一部分，在机器学习中，我们通常会面临非常多的特征变量，几十个甚至上百个。对于这些特征，一方面全部纳入机器学习算法中会导致计算机开销很大，影响训练效率，另一方面，部分特征并不与预测变量有太大相关，纳入算法中反而会降低模型的准确性，特别是在线性回归、逻辑
brief等式 y =ax + b，就是一个简单线性回归方程， 解释变量x与因变量y的关系可以用一个等式表达 或者说变量x可以解释变量y，变量x每变动1个单位，y就有预计会变动a个单位，也可以说就有一个变量y与之对应（其实是一个y总体的平均数）R函数拟合OLS回归模型基础理论部分OLS回归拟合模型的形式：需要注意的是，正态性指每一个自变量x对应一个因变量y的正态总体。构建函数简单线性回归attac
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2024-03-25 12:10:26
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一般常用\(R^{2}\)（判定系数，拟合优度）评价拟合及回归效果的好坏，学过数学或统计学的同学会有这样的印象，\(R^{2}\)的取值范围为[0,1]，\(R^{2}\)的值越接近1代表拟合效果越好，越接近0代表拟合效果越差。
但是，在使用一些人工神经网络库训练模型时（例如：sklearn，pytorch等），这些库内置的计算\(R^{2}\)的方法有时会计算出负值（一般是在模型训练效果很差的情
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2023-07-27 21:43:44
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# Python计算R方
R方（R-squared）是统计学中用来衡量回归模型拟合优度的一个重要指标。它的取值范围在0到1之间，越接近1表示模型拟合得越好。在Python中，我们可以使用`numpy`和`scipy`等库来计算R方值。
## R方的计算方法
R方表示的是因变量的变异中可以由自变量解释的部分的比例。其计算方法如下：
1. 首先计算总平方和（Total Sum of Squar
原创
2024-05-29 03:15:34
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## Python中的数学库及R方值计算
在数据分析和机器学习中，我们经常需要使用数学函数来处理数据并评估模型的性能。Python作为一种流行的编程语言，提供了许多强大的数学库，其中`math`库就是其中之一。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的`math`库计算R方值（R-squared）。
### Python中的math库
`math`是Python标准库中的一个模块，提供了许
原创
2024-03-20 07:12:55
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当拟合线性回归模型时，人们经常报告的一个数量是R平方值。这可以通过协变量/预测变量来解释结果Y中变化的比例。如果R平方接近于1（在我的工作中不常见），则意味着协变量可以共同解释结果Y的变化。这意味着可以使用协变量准确地预测Y（在某种意义上）。相反，低R平方意味着Y由协变量预测不佳。当然，效果可能具有实质性的重要性，但不一定能解释大量的变异 - 血压会影响心血管疾病的风险，但它并不足以解释结果的大量...
原创
2021-05-12 23:58:36
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# Python算R2：评估模型拟合度的利器
在数据分析和机器学习领域，评估模型的拟合度是非常重要的一环。R²（R-squared）值，也称为决定系数，是衡量模型拟合度的一个常用指标。它表示模型能够解释的数据变异性的比例。本文将介绍如何使用Python来计算R²值，并展示如何通过饼状图和类图来可视化这一指标。
## 计算R²值
首先，我们需要了解R²值的计算公式：
\[ R^2 = 1 -
原创
2024-07-17 04:33:33
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当拟合线性回归模型时，人们经常报告的一个数量是R平方值。这可以通过协变量/预测变量来解释结果Y中变化的比例。如果R平方接近于1（在我的工作中不常见），则意味着协变量可以共同解释结果Y的变化。这意味着可以使用协变量准确地预测Y（在某种意义上）。相反，低R平方意味着Y由协变量预测不佳。当然，效果可能具有实质性的重要性，但不一定能解释大量的变异 - 血压会影响心血管疾病的风险，但它并不足以解释结果的大量...
原创
2021-05-20 22:04:09
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01输出方式表达式语句、print()函数和使用文件对象的write()方法。02输出形式格式化输出str.format()函数、转成字符串可以使用repr()或str()函数来实现。(1)repr()：产生一个解释器易读的表达形式，便于字符串的拼接。例：输出平方与立方的表 for x in range(1,11): print(repr(x).rjust(2),repr
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2023-11-03 11:58:34
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大家好，我是漫步，之前我介绍过一篇关于ES6运算符的文章，今天分享阮一峰老师的一篇类似的文章，里面的分析和代码都很详细，希望对你有所帮助。目录指数运算符链判断运算符Null 判断运算符逻辑赋值运算符1.指数运算符ES2016 新增了一个指数运算符（**）。2 ** 2 // 4
2 ** 3 // 8这个运算符的一个特点是右结合，而不是常见的左结合。多个指数运算符连用时，是从最右边开始计算的。//
# 实现R方的Python程序教程
## 一、整体流程
为了实现R方的Python程序，我们可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 加载数据 |
| 3 | 数据预处理 |
| 4 | 构建模型 |
| 5 | 训练模型 |
| 6 | 预测和评估模型 |
| 7 | 计算R方 |
下面我们将详细说明每个步骤
原创
2023-09-13 15:04:32
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# 使用Python计算R方的项目方案
## 项目背景
在数据分析和机器学习中，R方（R-squared）是一个重要的统计量，用来评估模型拟合数据的优度。它表示自变量对因变量的解释程度，数值大小通常在0到1之间。本文将介绍如何使用Python计算R方，并提供一个实际项目方案，包括代码示例和实现步骤。
## 项目目标
本项目旨在基于一组样本数据，使用Python计算线性回归模型的R方，评估模
# Python实现R方计算
在统计学中，R方（R-squared）是一种用于衡量回归模型拟合优度的统计量。它表示因变量（Y）的变异中能被自变量（X）解释的比例，通常用于评估一个回归模型对实际数据的拟合程度。在本文中，我们将介绍如何使用Python来计算R方值，并通过代码示例来演示计算过程。
## 什么是R方？
R方是一个介于0到1之间的数值，表示因变量的变异中有多少被自变量解释了。其计算公
原创
2024-04-06 06:32:18
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# 调整后R方：理解模型的好坏
在统计学和机器学习领域，R方（R-squared）是一个常用来评价回归模型拟合优度的指标。然而，R方并不能完全揭示模型的真实效果，尤其是在多个自变量的情况下。为了解决这一问题，调整后R方（Adjusted R-squared）应运而生。本文将介绍调整后R方的概念，并通过Python代码示例来演示其计算方法。
## 什么是调整后R方？
R方的值在0到1之间，表示
# 如何实现“Python模型R方太大”
在数据分析和机器学习过程中，R方（R-squared）是衡量模型拟合优度的一个重要指标。它表示模型预测的方差对实际方差的占比，R方值越接近于1，模型解释的变异性越大。接下来，我将指导你如何一步一步实现一个Python模型，并计算R方值。
## 整体流程
下面是实现过程的整体步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1
原创
2024-10-24 05:32:22
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1.acc计算原理sklearn中accuracy_score函数计算了准确率。在二分类或者多分类中，预测得到的label，跟真实label比较，计算准确率。在multilabel（多标签问题）分类中，该函数会返回子集的准确率。如果对于一个样本来说，必须严格匹配真实数据集中的label，整个集合的预测标签返回1.0；否则返回0.0.2.acc的不适用场景：在正负样本不平衡的情况下，准确率这个评价指
## 项目方案：参数的均方误差和偏差计算
### 项目背景
在数据分析与统计建模中，均方误差（MSE）和偏差（Bias）是评估模型性能的重要指标。均方误差可以帮助我们量化预测值与实际值之间的差异，而偏差则衡量模型预测的系统性误差。该项目旨在使用R语言来计算给定参数的均方误差和偏差，以帮助分析模型的表现。
### 项目目标
1. 理解均方误差和偏差的基本概念。
2. 使用R语言编写代码来计算
