predict() 中的决定系数
Coefficient of determination in predict()
我正在尝试使用 predict()
函数验证我的线性回归模型。我为此使用校准和验证数据集。有没有办法让 R^2 作为 predict()
的输出?我想将它与我的校准集的摘要进行比较。
目前我不明白 predict()
的输出。
那是我的代码的一部分:
model<-lm(y~x, data=daten)
model
model2<-predict(model,daten2)
model2
summary(model)
Call:
lm(formula = y ~ x, data = daten)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-5.0347 -1.4576 -0.7656 1.4046 5.5095
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -44.03468 7.40057 -5.950 1.58e-05 ***
x 0.39646 0.04928 8.045 3.38e-07 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 2.728 on 17 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.792, Adjusted R-squared: 0.7798
F-statistic: 64.73 on 1 and 17 DF, p-value: 3.379e-07
summary(model2)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
4.719 12.820 15.350 15.650 20.180 27.370
RMSE <- function(fitted, true){
sqrt(mean((fitted - true)^2))
}
R2 <- function(fitted, true){
1 - (sum((true - fitted)^2)/sum((true - mean(true))^2))
}
拟合值在 model2 中,而真实值可能在 daten2 的响应变量中
RMSE(model2, daten2$y)
R2(model2, daten2$y)
要点是:要计算拟合优度指标,您需要提供真实结果和预测值。 "predict.lm" 只提供预测值
我正在尝试使用 predict()
函数验证我的线性回归模型。我为此使用校准和验证数据集。有没有办法让 R^2 作为 predict()
的输出?我想将它与我的校准集的摘要进行比较。
目前我不明白 predict()
的输出。
那是我的代码的一部分:
model<-lm(y~x, data=daten)
model
model2<-predict(model,daten2)
model2
summary(model)
Call:
lm(formula = y ~ x, data = daten)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-5.0347 -1.4576 -0.7656 1.4046 5.5095
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -44.03468 7.40057 -5.950 1.58e-05 ***
x 0.39646 0.04928 8.045 3.38e-07 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 2.728 on 17 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.792, Adjusted R-squared: 0.7798
F-statistic: 64.73 on 1 and 17 DF, p-value: 3.379e-07
summary(model2)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
4.719 12.820 15.350 15.650 20.180 27.370
RMSE <- function(fitted, true){
sqrt(mean((fitted - true)^2))
}
R2 <- function(fitted, true){
1 - (sum((true - fitted)^2)/sum((true - mean(true))^2))
}
拟合值在 model2 中,而真实值可能在 daten2 的响应变量中
RMSE(model2, daten2$y)
R2(model2, daten2$y)
要点是:要计算拟合优度指标,您需要提供真实结果和预测值。 "predict.lm" 只提供预测值