大家好！今天来聊聊如何用Python轻松计算R平方值（R-squared）。数据分析中，R平方值是衡量模型拟合效果的重要指标之一，值越接近1表示模型对数据的拟合越好哦！😊
首先，确保你已安装了`numpy`和`sklearn`库，它们能帮我们快速搞定计算。安装命令如下：
```bash
pip install numpy scikit-learn
```
接着，我们可以使用`sklearn.metrics.r2_score`函数来计算R平方值。举个例子：
```python
import numpy as np
from sklearn.metrics import r2_score
假设这是实际值和预测值
y_true = np.array([3, -0.5, 2, 7])
y_pred = np.array([2.5, 0.0, 2, 8])
r_squared = r2_score(y_true, y_pred)
print(f'R平方值为: {r_squared}')
```
这样就得到了R平方值啦！💡
计算完成后，记得分析结果是否符合预期，调整模型参数以优化拟合效果。🚀 如果你觉得这个小技巧有用，记得点赞支持哦！🙌