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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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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。
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头像 牛客题解官
发表于 2025-02-05 15:52:39
R-squared是一种衡量回归模型性能的指标，其计算公式为： 其中，SSR是残差平方和，SST是总平方和。 标准代码如下 def r_squared(y_true, y_pred): if np.array_equal(y_true, y_pred): return 1. 展开全文
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问题信息

机器学习
难度：
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