证明$R^2=[corr(y,\hat{y})]^2$

这篇内容详细证明了$R^2$等于相关系数平方的数学推导,通过展示$R^2 = [corr(y, hat{y})]^2$的等式成立,涉及协方差、方差和均值的概念。最后,通过一系列代数操作验证了等式的正确性。" 118464948,11209044,Java编程选择题解析及答案,"['Java基础', '编程知识', '字符串操作', '数据类型']

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R2=[corr(y,y^)]2R^2=[corr(y,\hat{y})]^2R2=[corr(y,y^)]2
Proof:
R2=SSESST=∑i=1n(yi^−yˉ)2∑i=1n(yi−yˉ)2R^2=\dfrac{SSE}{SST}=\dfrac{\sum\limits_{i=1}^n(\hat{y_i}-\bar{y})^2}{\sum\limits_{i=1}^n(y_i-\bar{y})^2}R2=SSTSSE=i=1n(yiyˉ)2i=1n(yi^yˉ)2
[corr(y,y^)]2=[Cov(y,y^)Var(y)Var(y^)]2=(Cov(y,y^))2Var(y)Var(y^)[corr(y,\hat{y})]^2=[\dfrac{Cov(y,\hat{y})}{\sqrt{Var(y)Var(\hat{y})}}]^2=\dfrac{(Cov(y,\hat{y}))^2}{Var(y)Var(\hat{y})}[corr(y,y^)]2=[Var(y)Var(y^) Cov(y,y^)]2=Var(y)Var(y^)(Cov(y,y^))2
Cov(y,y^)=1n∑i=1n(yi−yˉ)(yi^−y^ˉ)Cov(y,\hat{y})=\dfrac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^n(y_i-\bar{y})(\hat{y_i}-\bar{\hat{y}})Cov(y,y^)=n1i=1n(yiyˉ)(yi^y^ˉ)
Var(y)=1n∑i=1n(yi−yˉ)2Var(y)=\dfrac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^n(y_i-\bar{y})^2Var(y)=

%% 神经网络验证完整代码 % 注意:运行前需确保工作路径下存在 trained_network.mat 和测试集数据 %% 步骤1:加载已训练网络及参数 load('trained_network.mat'); % 加载训练好的网络 %% 步骤2:加载测试数据集 % 假设测试集文件为test_table.mat,包含同名变量 load('test_table.mat'); X_test = test_table(:, 1:5); y_test = test_table(:, 6:7); %% 步骤3:测试集预处理 % 使用训练集的归一化参数(关键!) X_test_normalized = (X_test - X_min) ./ (X_max - X_min); % 对y_test应用相同变换 y_test_log = log(y_test + 1e-6); % 相同的小常数 y_test_normalized = (y_test_log - y_min) ./ (y_max - y_min); %% 步骤4:进行预测 % 输入需要转置为[特征数×样本数] predictions_test_normalized = net(X_test_normalized'); %% 步骤5:结果反变换 % 反归一化 predictions_test_log = predictions_test_normalized' .* (y_max - y_min) + y_min; % 指数反变换 predictions_test = exp(predictions_test_log) - 1e-6; %% 步骤6:计算评估指标 % 误差指标 mse_test = mean((y_test - predictions_test).^2, 1); % 按输出维度计算 mae_test = mean(abs(y_test - predictions_test), 1); rmse_test = sqrt(mse_test); % 相关性指标 SS_res = sum((y_test - predictions_test).^2, 1); SS_tot = sum((y_test - mean(y_test, 1)).^2, 1); R2_test = 1 - (SS_res ./ SS_tot); % Pearson相关系数 corr_coef1 = corr(y_test(:,1), predictions_test(:,1)); corr_coef2 = corr(y_test(:,2), predictions_test(:,2)); %% 步骤7:结果显示 fprintf('==== 输出变量1评估结果 ====\n'); fprintf('MSE: %.4f \t MAE: %.4f \t RMSE: %.4f\n', mse_test(1), mae_test(1), rmse_test(1)); fprintf('R²: %.4f \t Pearson: %.4f\n\n', R2_test(1), corr_coef1); fprintf('==== 输出变量2评估结果 ====\n'); fprintf('MSE: %.4f \t MAE: %.4f \t RMSE: %.4f\n', mse_test(2), mae_test(2), rmse_test(2)); fprintf('R²: %.4f \t Pearson: %.4f\n\n', R2_test(2), corr_coef2); %% 步骤8:可视化验证 % 预测-实际值对比图 figure('Name','预测效果可视化', 'Position', [100 100 1200 500]) subplot(1,2,1) plot(y_test(:,1), predictions_test(:,1), 'bo', 'MarkerFaceColor', [0.5 0.7 1]) hold on plot([min(y_test(:,1)) max(y_test(:,1))], [min(y_test(:,1)) max(y_test(:,1))], 'r--') title(['输出变量1对比 (R²=', num2str(R2_test(1),'%.3f'), ')']) xlabel('实际值'), ylabel('预测值') axis equal tight grid on subplot(1,2,2) plot(y_test(:,2), predictions_test(:,2), 'ro', 'MarkerFaceColor', [1 0.6 0.6]) hold on plot([min(y_test(:,2)) max(y_test(:,2))], [min(y_test(:,2)) max(y_test(:,2))], 'b--') title(['输出变量2对比 (R²=', num2str(R2_test(2),'%.3f'), ')']) xlabel('实际值'), ylabel('预测值') axis equal tight grid on % 误差分布直方图 figure('Name','误差分布', 'Position', [100 100 1000 400]) subplot(1,2,1) histogram(y_test(:,1) - predictions_test(:,1), 50,... 'FaceColor', [0.3 0.6 1], 'EdgeColor', 'none') title('输出变量1误差分布') xlabel('误差值'), ylabel('频次') subplot(1,2,2) histogram(y_test(:,2) - predictions_test(:,2), 50,... 'FaceColor', [1 0.4 0.4], 'EdgeColor', 'none') title('输出变量2误差分布') xlabel('误差值'), ylabel('频次') %% 步骤9:过拟合检查 try % 需要训练时记录训练集误差 disp('==== 过拟合检验 ====') fprintf('训练集MSE: [%.4f, %.4f]\n', mse_value(1), mse_value(2)) fprintf('测试集MSE: [%.4f, %.4f]\n', mse_test(1), mse_test(2)) catch warning('缺少训练集误差数据,请确保训练代码保存mse_value变量') end'table' 类型的操作数不支持运算符 '-'。 出错 test (第 16 行) X_test_normalized = (X_test - X_min) ./ (X_max - X_min);
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基于开源大模型的教学实训智能体软件,帮助教师生成课前备课设计、课后检测问答,提升效率与效果,提供学生全时在线练习与指导,实现教学相长。 智能教学辅助系统 这是一个智能教学辅助系统的前端项目,基于 Vue3+TypeScript 开发,使用 Ant Design Vue 作为 UI 组件库。 功能模块 用户模块 登录/注册功能,支持学生和教师角色 毛玻璃效果的登录界面 教师模块 备课与设计:根据课程大纲自动设计教学内容 考核内容生成:自动生成多样化考核题目及参考答案 学情数据分析:自动化检测学生答案,提供数据分析 学生模块 在线学习助手:结合教学内容解答问题 实时练习评测助手:生成随练题目并纠错 管理模块 用户管理:管理员/教师/学生等用户基本管理 课件资源管理:按学科列表管理教师备课资源 大屏概览:使用统计、效率指数、学习效果等 技术栈 Vue3 TypeScript Pinia 状态管理 Ant Design Vue 组件库 Axios 请求库 ByteMD 编辑器 ECharts 图表库 Monaco 编辑器 双主题支持(专业科技风/暗黑风) 开发指南 # 安装依赖 npm install # 启动开发服务器 npm run dev # 构建生产版本 npm run build 简介 本项目旨在开发一个基于开源大模型的教学实训智能体软件,帮助教师生成课前备课设计、课后检测问答,提升效率与效果,提供学生全时在线练习与指导,实现教学相长。
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