使用 R 值计算精度

Question

>我正在使用线性回归模型来预测一年的天气数据。预测是使用 Python 的sklearn库完成的。问题是我需要找到预测的准确性。经过快速的互联网搜索，我发现 r^2 是找出准确性的方法。我计算了 r 值如下：

r value 
 0.0919309031356
Coefficients: 
 [-20.01071429   0.        ]
Residual sum of squares: 19331.78
Variance score: -0.23

问题是我需要以百分比形式显示准确性。我该怎么做？我需要使用工具来找出准确性吗？

Answer 1

也许这个问题比我想象的要复杂，但为什么不干脆

r = str((r**2) * 100) + '%'

Answer 2

对于回归问题，您可以使用以下指标来确定拟合的质量 （http://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html#regression-metrics）：

• 均方误差。当值尽可能低时，拟合是好的
• R^2 分数。当值为 1 或接近 1 时，拟合是好的。

您还可以使用以下方法计算预测误差： （实际值 - 预测值）/实际值。

但是，我不确定这是否是评估线性回归拟合的常用指标。