預測 R 方計算器預測殘差平方和 (PRESS) 是一種交叉驗證，用於評估回歸模型的預測能力。 預測的 r 方是一種相關的擬合優度度量。 使用擬合模型時，此加載項將根據 PRESS 和總平方和 (SST) 計算預測的 r 平方，並將其放置在報告窗口中 PRESS 旁邊的列中。 請注意，在運行此加載項之前，必須在報告窗口中打開方差分析和壓力分析。 如果需要，請通過選擇將其打開回歸報告 > 方差分析和行診斷 > 按從響應旁邊的紅色小三角菜單。
實驗設計預測建模和數據挖掘回复：預測 R 方計算器我使用 JMP 構建了一個神經網絡模型。 它輸出一個 R 平方值。 它輸出一個R平方值，如下所示：
但是當我輸出預測值並在Python中測試R平方時，我發現它是錯誤的，如下所示：
這是我使用 SKlearn 計算的驗證數據集 R 方。
0.63和0.54，差別很大。
有工作人員可以解答我的問題嗎？
回复：預測 R 方計算器我可以看到，預測 R 方已在 JMP 14 的“行診斷”>“印刷機”中開箱即用。 但我確實發現這個指標對於比較模型很有用，而不僅僅是對於一個模型。
有沒有辦法讓“Press Rsquare”也出現在“逐步擬合”>“所有可能的模型”中，作為附加列？
謝謝！
