R-స్క్వేర్డ్, కోఎఫీషియంట్ ఆఫ్ డిటర్మినేషన్ అని కూడా పిలుస్తారు, ఇది పైథాన్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్స్ పనితీరును అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించే ఒక గణాంక కొలత. గమనించిన డేటాకు మోడల్ అంచనాలు ఎంతవరకు సరిపోతాయో ఇది సూచనను అందిస్తుంది. మోడల్ యొక్క సరిపోతుందని అంచనా వేయడానికి రిగ్రెషన్ విశ్లేషణలో ఈ కొలత విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది.
R-స్క్వేర్డ్ భావనను అర్థం చేసుకోవడానికి, రిగ్రెషన్ విశ్లేషణ యొక్క ప్రాథమికాలను అర్థం చేసుకోవడం చాలా అవసరం. రిగ్రెషన్ విశ్లేషణ అనేది డిపెండెంట్ వేరియబుల్ మరియు ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ స్వతంత్ర వేరియబుల్స్ మధ్య సంబంధాన్ని రూపొందించడానికి ఉపయోగించే ఒక గణాంక సాంకేతికత. ఈ వేరియబుల్స్ మధ్య సంబంధాన్ని సూచించే ఉత్తమంగా సరిపోయే లైన్ లేదా వక్రరేఖను కనుగొనడం లక్ష్యం.
మెషిన్ లెర్నింగ్ సందర్భంలో, ఇన్పుట్ లక్షణాల ఆధారంగా నిరంతర సంఖ్యా విలువను అంచనా వేయడం రిగ్రెషన్ మోడల్ల లక్ష్యం. రిగ్రెషన్ మోడల్ శిక్షణ పొందిన తర్వాత, దాని పనితీరును అంచనా వేయడం మరియు డేటాలోని అంతర్లీన నమూనాలను అది ఎంతవరకు సంగ్రహిస్తుందో నిర్ణయించడం చాలా ముఖ్యం. ఇక్కడే R-స్క్వేర్డ్ అమలులోకి వస్తుంది.
R-స్క్వేర్డ్ అనేది స్వతంత్ర చరరాశుల నుండి ఊహించగలిగే డిపెండెంట్ వేరియబుల్లోని వైవిధ్యం యొక్క నిష్పత్తిని కొలిచే ఒక గణాంక మెట్రిక్. ఇది 0 నుండి 1 వరకు ఉంటుంది, అధిక విలువతో మెరుగైన ఫిట్ని సూచిస్తుంది. 1 యొక్క R-స్క్వేర్డ్ విలువ మోడల్ డిపెండెంట్ వేరియబుల్ని ఖచ్చితంగా అంచనా వేస్తుందని సూచిస్తుంది, అయితే 0 విలువ మోడల్ డిపెండెంట్ వేరియబుల్లోని ఏదైనా వైవిధ్యాన్ని వివరించడంలో విఫలమైందని సూచిస్తుంది.
R-స్క్వేర్డ్ని లెక్కించడానికి, మేము గమనించిన విలువలు మరియు అంచనా వేసిన విలువలు (SSR) మధ్య ఉన్న స్క్వేర్డ్ వ్యత్యాసాల మొత్తాన్ని గమనించిన విలువలు మరియు వాటి సగటు (SST) మధ్య ఉన్న స్క్వేర్డ్ వ్యత్యాసాల మొత్తం మొత్తానికి సరిపోల్చండి. R-స్క్వేర్ కోసం సూత్రం క్రింది విధంగా ఉంది:
R-స్క్వేర్డ్ = 1 – (SSR/SST)
ఇక్కడ, SSR స్క్వేర్డ్ అవశేషాల మొత్తాన్ని సూచిస్తుంది, ఇవి గమనించిన విలువలు మరియు అంచనా వేసిన విలువల మధ్య తేడాలు. SST అనేది స్క్వేర్ల మొత్తం మొత్తాన్ని సూచిస్తుంది, ఇది గమనించిన విలువలు మరియు వాటి సగటు మధ్య ఉన్న స్క్వేర్డ్ తేడాల మొత్తం.
పైథాన్లో, అనేక మెషిన్ లెర్నింగ్ లైబ్రరీలు R-స్క్వేర్డ్ని లెక్కించడానికి ఫంక్షన్లను అందిస్తాయి. ఉదాహరణకు, స్కికిట్-లెర్న్లో, మనం "మెట్రిక్స్" మాడ్యూల్ నుండి "r2_స్కోర్" ఫంక్షన్ని ఉపయోగించవచ్చు. ఇక్కడ ఒక ఉదాహరణ:
python from sklearn.metrics import r2_score # Assuming y_true contains the observed values and y_pred contains the predicted values r2 = r2_score(y_true, y_pred) print("R-squared:", r2)
అవుట్పుట్ R-స్క్వేర్డ్ విలువను అందిస్తుంది, ఇది స్వతంత్ర చరరాశులచే వివరించబడిన డిపెండెంట్ వేరియబుల్లోని వైవిధ్యం యొక్క శాతంగా అర్థం చేసుకోవచ్చు. 1కి దగ్గరగా ఉన్న విలువ మంచి ఫిట్ని సూచిస్తుంది, అయితే 0కి దగ్గరగా ఉన్న విలువ మోడల్ అంతర్లీన నమూనాలను సరిగ్గా పట్టుకోలేదని సూచిస్తుంది.
R-స్క్వేర్కు దాని పరిమితులు ఉన్నాయని గమనించడం ముఖ్యం. మోడల్ యొక్క అంచనాలు నిష్పక్షపాతంగా ఉన్నాయా లేదా మోడల్ డేటాను అతిగా సరిపోతుందా లేదా తక్కువగా ఉందా అనేది సూచించదు. అందువల్ల, మోడల్ పనితీరుపై సమగ్ర అవగాహన పొందడానికి R-స్క్వేర్డ్తో కలిపి మీన్ స్క్వేర్డ్ ఎర్రర్ (MSE) లేదా రూట్ మీన్ స్క్వేర్డ్ ఎర్రర్ (RMSE) వంటి ఇతర మూల్యాంకన కొలమానాలను పరిగణనలోకి తీసుకోవడం మంచిది.
R-స్క్వేర్డ్ అనేది పైథాన్లో మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడల్ల పనితీరును అంచనా వేయడానికి విలువైన కొలత. ఇది సరిపోయే మంచితనాన్ని అంచనా వేస్తుంది మరియు గమనించిన డేటాతో మోడల్ యొక్క అంచనాలు ఎంతవరకు సమలేఖనం అవుతాయో అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది. R-స్క్వేర్డ్ను లెక్కించడం ద్వారా, డేటా సైంటిస్టులు మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ ప్రాక్టీషనర్లు వారి నమూనాల ప్రభావాన్ని అంచనా వేయవచ్చు మరియు సమాచారంతో కూడిన నిర్ణయాలు తీసుకోవచ్చు.
సంబంధించి ఇతర ఇటీవలి ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలు పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్:
- సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషిన్ (SVM) అంటే ఏమిటి?
- K సమీప పొరుగువారి అల్గారిథమ్ శిక్షణ పొందగల మెషీన్ లెర్నింగ్ మోడల్లను రూపొందించడానికి బాగా సరిపోతుందా?
- SVM శిక్షణ అల్గోరిథం సాధారణంగా బైనరీ లీనియర్ వర్గీకరణగా ఉపయోగించబడుతుందా?
- రిగ్రెషన్ అల్గోరిథంలు నిరంతర డేటాతో పని చేయగలవా?
- లీనియర్ రిగ్రెషన్ ముఖ్యంగా స్కేలింగ్కు బాగా సరిపోతుందా?
- మీన్ షిఫ్ట్ డైనమిక్ బ్యాండ్విడ్త్ డేటా పాయింట్ల సాంద్రత ఆధారంగా బ్యాండ్విడ్త్ పరామితిని ఎలా సర్దుబాటు చేస్తుంది?
- సగటు షిఫ్ట్ డైనమిక్ బ్యాండ్విడ్త్ అమలులో ఫీచర్ సెట్లకు బరువులు కేటాయించడం యొక్క ఉద్దేశ్యం ఏమిటి?
- సగటు షిఫ్ట్ డైనమిక్ బ్యాండ్విడ్త్ విధానంలో కొత్త వ్యాసార్థం విలువ ఎలా నిర్ణయించబడుతుంది?
- సగటు షిఫ్ట్ డైనమిక్ బ్యాండ్విడ్త్ విధానం, వ్యాసార్థాన్ని హార్డ్ కోడింగ్ చేయకుండా సెంట్రాయిడ్లను సరిగ్గా కనుగొనడాన్ని ఎలా నిర్వహిస్తుంది?
- సగటు షిఫ్ట్ అల్గారిథమ్లో స్థిర వ్యాసార్థాన్ని ఉపయోగించడం యొక్క పరిమితి ఏమిటి?
పైథాన్తో EITC/AI/MLP మెషిన్ లెర్నింగ్లో మరిన్ని ప్రశ్నలు మరియు సమాధానాలను వీక్షించండి