预测 R 方计算器预测残差平方和 (PRESS) 是一种交叉验证，用于评估回归模型的预测能力。 预测的 r 方是一种相关的拟合优度度量。 使用拟合模型时，此加载项将根据 PRESS 和总平方和 (SST) 计算预测的 r 平方，并将其放置在报告窗口中 PRESS 旁边的列中。 请注意，在运行此加载项之前，必须在报告窗口中打开方差分析和压力分析。 如果需要，请通过选择将其打开回归报告 > 方差分析和行诊断 > 按从响应旁边的红色小三角菜单。
实验设计预测建模和数据挖掘回复：预测 R 方计算器我使用 JMP 构建了一个神经网络模型。 它输出一个 R 平方值。 它输出一个R平方值，如下所示：
但是当我输出预测值并在Python中测试R平方时，我发现它是错误的，如下所示：
这是我使用 SKlearn 计算的验证数据集 R 方。
0.63和0.54，差别很大。
有工作人员可以解答我的问题吗？
回复：预测 R 方计算器我可以看到，预测 R 方已在 JMP 14 的“行诊断”>“印刷机”中开箱即用。 但我确实发现这个指标对于比较模型很有用，而不仅仅是对于一个模型。
有没有办法让“Press Rsquare”也出现在“逐步拟合”>“所有可能的模型”中，作为附加列？
谢谢！
