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Python 从支持向量机的R平方计算S值？

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Python 从支持向量机的R平方计算S值？,python,statistics,standard-deviation,Python,Statistics,Standard Deviation,我拆分了一个数据集，它由3列X和1列y组成 X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size=0.25) 然后我使用支持向量回归模型生成预测 clf = svm.SVR(kernel='linear') clf.fit(X_train, y_train) y_pred = clf.predict(X_test) 然后我计算了R平方值 r2_score(y_pred, y_t

我拆分了一个数据集，它由3列
X
和1列
y
组成

X_train, X_test, y_train, y_test = cross_validation.train_test_split(X, y, test_size=0.25)
然后我使用支持向量回归模型生成预测

clf = svm.SVR(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)
然后我计算了R平方值

r2_score(y_pred, y_test)
那么如何计算S值呢？只是
stdev（y\u pred）*sqrt（1-R^2）