Python 代码：计算 200 个数据的平均决定系数 (R^2)

如何使用 Python 代码计算 200 个数据的平均决定系数 (R^2)

本文将详细介绍如何使用 Python 代码计算 200 个数据的平均决定系数，并提供示例代码。

原始代码：

R_squared = 1-((c_pred[0]-c_true[0])**2+(d_pred[0]-d_true[0])**2+(e_pred[0]-e_true[0])**2+(f_pred[0]-f_true[0])**2+(g_pred[0]-g_true[0])**2+(h_pred[0]-h_true[0])**2+(i_pred[0]-i_true[0])**2+(j_pred[0]-j_true[0])**2+(k_pred[0]-k_true[0])**2)**2/((c_pred[0]-1/c_true[0])**2+(d_pred[0]-1/d_true[0])**2+(e_pred[0]-1/e_true[0])**2+(f_pred[0]-1/f_true[0])**2+(i_pred[0]-1/i_true[0])**2+(j_pred[0]-1/j_true[0])**2+(k_pred[0]-1/k_true[0])**2)**2

print('R^2的值为:', R_squared)

修改代码：

total_r_squared = 0
for data_index in range(200):
    R_squared = 1-((c_pred[data_index]-c_true[data_index])**2+(d_pred[data_index]-d_true[data_index])**2+(e_pred[data_index]-e_true[data_index])**2+(f_pred[data_index]-f_true[data_index])**2+(g_pred[data_index]-g_true[data_index])**2+(h_pred[data_index]-h_true[data_index])**2+(i_pred[data_index]-i_true[data_index])**2+(j_pred[data_index]-j_true[data_index])**2+(k_pred[data_index]-k_true[data_index])**2)**2/((c_pred[data_index]-1/c_true[data_index])**2+(d_pred[data_index]-1/d_true[data_index])**2+(e_pred[data_index]-1/e_true[data_index])**2+(f_pred[data_index]-1/f_true[data_index])**2+(i_pred[data_index]-1/i_true[data_index])**2+(j_pred[data_index]-1/j_true[data_index])**2+(k_pred[data_index]-1/k_true[data_index])**2)**2
    total_r_squared += R_squared

avg_r_squared = total_r_squared / 200
print('平均决定系数（R^2）的值为:', avg_r_squared)

代码解释：

**循环遍历 200 个数据：**使用 for 循环，遍历 200 个数据，每个数据的索引存储在 data_index 中。
**计算每个数据的决定系数：**在循环中，使用原始代码中的公式计算每个数据的决定系数，将索引 0 替换为 data_index。
**累加决定系数：**将每个数据的决定系数累加到 total_r_squared 变量中。
**计算平均决定系数：**将 total_r_squared 除以数据的总数 200，得到平均决定系数 avg_r_squared。
**输出结果：**使用 print 函数输出平均决定系数的值。

通过以上修改，代码将计算 200 个数据的平均决定系数并输出结果。

**注意：**为了使代码更加通用，可以使用变量 num_data 来代替 200，表示数据的数量。这样，当数据数量改变时，只需要修改 num_data 变量的值即可。

希望这篇文章能够帮助你理解如何使用 Python 代码计算 200 个数据的平均决定系数。如有任何疑问，请随时留言。