如何在Tensorflow中计算R ^ 2
马特·坎普
我正在尝试在Tensorflow中进行回归。我不是很肯定我正在正确地计算R ^ 2，因为Tensorflow给我的答案与答案不同。sklearn.metrics.r2_score有人可以看看下面的代码，让我知道我是否正确实现了图中的方程式。谢谢
total_error = tf.square(tf.sub(y, tf.reduce_mean(y)))
unexplained_error = tf.square(tf.sub(y, prediction))
R_squared = tf.reduce_mean(tf.sub(tf.div(unexplained_error, total_error), 1.0))
R = tf.mul(tf.sign(R_squared),tf.sqrt(tf.abs(R_squared)))
肯尼
您正在计算的“ R ^ 2”是
![R ^ 2 _ {\ text {wrong}} = \ operatorname {mean} _i \ left（\ frac {（y_i- \ hat y_i）^ 2} {（y_i- \ mu）^ 2}-1 \ right）[1 ]](https://i.stack.imgur.com/FgWsa.png)
与给定的表达式相比，您在错误的位置计算平均值。在进行除法运算时，您应该在计算误差时取平均值。
total_error = tf.reduce_sum(tf.square(tf.sub(y, tf.reduce_mean(y))))
unexplained_error = tf.reduce_sum(tf.square(tf.sub(y, prediction)))
R_squared = tf.sub(1, tf.div(unexplained_error, total_error))
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