Как рассчитать скорректированное значение R2 с помощью scikit

Question

У меня есть набор данных, для которого мне нужно разработать различные модели и вычислить скорректированное значение R2 для всех моделей.

    cv = KFold(n_splits=5,shuffle=True,random_state=45)
    r2 = make_scorer(r2_score)
    r2_val_score = cross_val_score(clf, x, y, cv=cv,scoring=r2)
    scores=[r2_val_score.mean()]
    return scores

Я использовал приведенный выше код для расчета значения R2 для каждой модели. Но мне больше интересно узнать скорректированное значение R2 каждой модели Есть ли в Python пакет, который может сделать эту работу?

Буду признателен за вашу помощь.

Answer 1

Вы можете рассчитать скорректированный R2 из R2 с помощью простой формулы, заданной здесь .

Adj r2 = 1-(1-R2)*(n-1)/(n-p-1)

Скорректированный R2 также требует количества независимых переменных. Вот почему он не будет рассчитываться с помощью этой функции.