{"id":2975,"date":"2023-07-19T20:13:11","date_gmt":"2023-07-19T20:13:11","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/r-al-quadrato-in-python\/"},"modified":"2023-07-19T20:13:11","modified_gmt":"2023-07-19T20:13:11","slug":"r-al-quadrato-in-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/r-al-quadrato-in-python\/","title":{"rendered":"Come calcolare r quadrato in python (con esempio)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>R al quadrato<\/strong> , spesso scritto <sup>R2<\/sup> , \u00e8 la proporzione della varianza nella <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/variabili-risposte-esplicative\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">variabile di risposta<\/a> che pu\u00f2 essere spiegata dalle variabili predittive in un <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-lineare-multipla\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">modello di regressione lineare<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il valore di R al quadrato pu\u00f2 variare da 0 a 1 dove:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>0<\/strong> indica che la variabile di risposta non pu\u00f2 essere spiegata affatto dalla variabile predittrice.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1<\/strong> indica che la variabile di risposta pu\u00f2 essere perfettamente spiegata senza errori dalle variabili predittive.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;esempio seguente mostra come calcolare R <sup>2<\/sup> per un modello di regressione in Python.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: calcola R-quadrato in Python<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo di avere i seguenti panda DataFrame:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#createDataFrame\n<span style=\"color: #000000;\">df = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> ({' <span style=\"color: #ff0000;\">hours<\/span> ': [1, 2, 2, 4, 2, 1, 5, 4, 2, 4, 4, 3, 6],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">prep_exams<\/span> ': [1, 3, 3, 5, 2, 2, 1, 1, 0, 3, 4, 3, 2],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">score<\/span> ': [76, 78, 85, 88, 72, 69, 94, 94, 88, 92, 90, 75, 96]})\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view DataFrame\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> (df)\n\n    hours prep_exams score\n0 1 1 76\n1 2 3 78\n2 2 3 85\n3 4 5 88\n4 2 2 72\n5 1 2 69\n6 5 1 94\n7 4 1 94\n8 2 0 88\n9 4 3 92\n10 4 4 90\n11 3 3 75\n12 6 2 96\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">Possiamo utilizzare la funzione <strong>LinearRegression()<\/strong> di <a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">sklearn<\/a> per adattare un modello di regressione e la funzione <strong>score()<\/strong> per calcolare il valore R quadrato del modello:<\/span><\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">from<\/span> sklearn.linear_model <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> LinearRegression\n\n<span style=\"color: #008080;\">#initiate linear regression model\n<\/span>model = LinearRegression()\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define predictor and response variables\n<\/span>x, y = df[[\" <span style=\"color: #ff0000;\">hours<\/span> \", \" <span style=\"color: #ff0000;\">prep_exams<\/span> \"]], df. <span style=\"color: #3366ff;\">score<\/span>\n\n<span style=\"color: #008080;\">#fit regression model\n<\/span>model. <span style=\"color: #3366ff;\">fit<\/span> (x,y)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculate R-squared of regression model\n<\/span>r_squared = model. <span style=\"color: #3366ff;\">score<\/span> (x,y)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view R-squared value\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> (r_squared)\n\n0.7175541714105901\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il quadrato R del modello risulta essere <strong>0,7176<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ci\u00f2 significa che <strong>il 71,76%<\/strong> della variazione dei punteggi degli esami pu\u00f2 essere spiegato dal numero di ore studiate e dal numero di esami pratici sostenuti.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Se volessimo, potremmo confrontare questo valore R quadrato con un altro modello di regressione con un diverso insieme di variabili predittive.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In generale, si preferiscono modelli con valori di R quadrato pi\u00f9 alti perch\u00e9 significa che l\u2019insieme delle variabili predittive nel modello \u00e8 in grado di spiegare bene la variazione della variabile di risposta.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Correlato:<\/strong> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/buon-valore-di-r-quadrato\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Qual \u00e8 un buon valore R quadrato?<\/a><\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre operazioni comuni in Python:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-lineare-semplice-in-python\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Come eseguire una semplice regressione lineare in Python<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/python-di-regressione-lineare\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Come eseguire regressioni lineari multiple in Python<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/aic-in-python\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come calcolare l&#8217;AIC dei modelli di regressione in Python<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>R al quadrato , spesso scritto R2 , \u00e8 la proporzione della varianza nella variabile di risposta che pu\u00f2 essere spiegata dalle variabili predittive in un modello di regressione lineare . 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