Привет, уважаемые любители данных! Сегодня мы собираемся отправиться в увлекательное путешествие, чтобы исследовать мистическую сферу показателей оценки в машинном обучении. Наше внимание будет сосредоточено на одной конкретной метрике, называемой показателем R2. Не волнуйтесь, если вы новичок в этой концепции — я объясню все простыми словами, приправленными разговорной лексикой и примерами реального кода. К концу этой статьи вы будете вооружены множеством методов расчета показателя R2. Итак, приступим!

Что такое показатель R2?
Показатель R2, также известный как коэффициент детерминации, — популярный показатель оценки, используемый в регрессионном анализе. Он измеряет долю дисперсии зависимой переменной, которую можно объяснить независимыми переменными. Проще говоря, это говорит нам о том, насколько хорошо наша регрессионная модель соответствует данным.

Метод 1: расчет вручную
Чтобы рассчитать показатель R2 вручную, вам необходимо выполнить следующие действия:

Шаг 1. Вычислите среднее значение зависимой переменной.
Шаг 2. Вычислите сумму квадратов разностей между фактическими и прогнозируемыми значениями.
Шаг 3. Вычислите общую сумму квадратов.
Шаг 4. Вычтите сумму квадратов разностей из общей суммы квадратов.
Шаг 5. Разделите результат на общую сумму квадратов.
Шаг 6. Вычтите частное от 1, чтобы получить оценку R2.

Пример кода (Python):

import numpy as np
def r2_score_manual(y_true, y_pred):
    y_mean = np.mean(y_true)
    ss_total = np.sum((y_true - y_mean)  2)
    ss_residual = np.sum((y_true - y_pred)  2)
    r2 = 1 - (ss_residual / ss_total)
    return r2

Метод 2: использование Scikit-learn
К счастью, у нас есть мощные библиотеки, такие как Scikit-learn, которые предоставляют готовые функции для расчета оценки R2. Вот фрагмент кода, демонстрирующий, как использовать Scikit-learn для этой цели:

Пример кода (Python):

from sklearn.metrics import r2_score
y_true = [2, 4, 6, 8, 10]
y_pred = [1.8, 3.9, 6.5, 8.2, 9.7]
r2 = r2_score(y_true, y_pred)
print("R2 Score:", r2)

Метод 3: перекрестная проверка и оценка R2
Перекрестная проверка — это надежный метод оценки производительности моделей машинного обучения. Давайте посмотрим, как мы можем включить перекрестную проверку для расчета оценки R2:

Пример кода (Python):

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
y = [2, 4, 6, 8, 10]
regressor = LinearRegression()
r2_scores = cross_val_score(regressor, X, y, cv=5, scoring='r2')
mean_r2 = np.mean(r2_scores)
print("Mean R2 Score:", mean_r2)

Поздравляем! Вы только что раскрыли секреты оценки R2 и узнали несколько методов ее расчета. Независимо от того, предпочитаете ли вы расчеты вручную, использование Scikit-learn или перекрестную проверку, теперь у вас есть инструменты для эффективной оценки ваших регрессионных моделей. Так что вперед, погрузитесь в свои наборы данных и используйте возможности оценки R2!