{"id":1201,"date":"2023-07-27T07:35:07","date_gmt":"2023-07-27T07:35:07","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pl\/r-kwadrat-w-pythonie-dostosowuje-sie\/"},"modified":"2023-07-27T07:35:07","modified_gmt":"2023-07-27T07:35:07","slug":"r-kwadrat-w-pythonie-dostosowuje-sie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pl\/r-kwadrat-w-pythonie-dostosowuje-sie\/","title":{"rendered":"Jak obliczy\u0107 skorygowany r-kwadrat w pythonie"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><strong>R-kwadrat<\/strong> , cz\u0119sto zapisywany <sup>jako R2<\/sup> , to proporcja wariancji <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/zmienne-odpowiedzi-wyjasniajace\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">zmiennej odpowiedzi<\/a> , kt\u00f3r\u0105 mo\u017cna wyja\u015bni\u0107 za pomoc\u0105 zmiennych predykcyjnych w <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wielokrotna-regresja-liniowa\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">modelu regresji liniowej<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Warto\u015b\u0107 R kwadrat mo\u017ce mie\u015bci\u0107 si\u0119 w zakresie od 0 do 1. Warto\u015b\u0107 0 oznacza, \u017ce zmiennej odpowiedzi w og\u00f3le nie mo\u017cna wyja\u015bni\u0107 zmienn\u0105 predykcyjn\u0105, natomiast warto\u015b\u0107 1 oznacza, \u017ce zmienn\u0105 odpowiedzi mo\u017cna wyja\u015bni\u0107 za pomoc\u0105 zmiennej predykcyjnej. doskonale wyja\u015bnione bez b\u0142\u0119du przez predyktora. zmienne.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Skorygowane R-kwadrat<\/strong> to zmodyfikowana wersja R-kwadrat, kt\u00f3ra dostosowuje liczb\u0119 predyktor\u00f3w w modelu regresji. Oblicza si\u0119 go w nast\u0119puj\u0105cy spos\u00f3b:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Skorygowany R <sup>2<\/sup> = 1 \u2013 [(1-R <sup>2<\/sup> )*(n-1)\/(nk-1)]<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Z\u0142oto:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>R <sup>2<\/sup><\/strong> : R <sup>2<\/sup> modelu<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>n<\/strong> : Liczba obserwacji<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>k<\/strong> : Liczba zmiennych predykcyjnych<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poniewa\u017c <sup>wsp\u00f3\u0142czynnik R2<\/sup> zawsze wzrasta w miar\u0119 dodawania predyktor\u00f3w do modelu, skorygowany <sup>wsp\u00f3\u0142czynnik R2<\/sup> mo\u017ce s\u0142u\u017cy\u0107 jako metryka informuj\u0105ca o przydatno\u015bci modelu, <em>skorygowany na podstawie liczby predyktor\u00f3w w modelu<\/em> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">W tym samouczku przedstawiono dwa przyk\u0142ady obliczania skorygowanego <sup>R2<\/sup> dla modelu regresji w j\u0119zyku Python.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Powi\u0105zane:<\/strong><\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/dobra-wartosc-r-do-kwadratu\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Jaka jest dobra warto\u015b\u0107 R-kwadrat?<\/a><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Przyk\u0142ad 1: oblicz skorygowany R-kwadrat za pomoc\u0105 sklearn<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">Poni\u017cszy kod pokazuje, jak dopasowa\u0107 model regresji liniowej i obliczy\u0107 dopasowany wsp\u00f3\u0142czynnik R-kwadrat modelu za pomoc\u0105 sklearn:<\/span><\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">from<\/span> sklearn. <span style=\"color: #3366ff;\">linear_model<\/span> <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> LinearRegression\n<span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define URL where dataset is located\n<\/span>url = \"https:\/\/raw.githubusercontent.com\/Statorials\/Python-Guides\/main\/mtcars.csv\"\n\n<span style=\"color: #008080;\">#read in data\n<\/span>data = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">read_csv<\/span> (url)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#fit regression model\n<\/span>model = <span style=\"color: #3366ff;\">LinearRegression<\/span> ()\nx, y = data[[\"mpg\", \"wt\", \"drat\", \"qsec\"]], data.hp\nmodel. <span style=\"color: #3366ff;\">fit<\/span> (x,y)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#display adjusted R-squared\n<\/span>1 - (1-model. <span style=\"color: #3366ff;\">score<\/span> (X, y))*( <span style=\"color: #3366ff;\">len<\/span> (y)-1)\/( <span style=\"color: #3366ff;\">len<\/span> (y)-X. <span style=\"color: #3366ff;\">shape<\/span> [1]-1)\n\n0.7787005290062521<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Skorygowany kwadrat R modelu wynosi <strong>0,7787<\/strong> .<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Przyk\u0142ad 2: Oblicz skorygowany wsp\u00f3\u0142czynnik R-kwadrat za pomoc\u0105 modeli statystycznych<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poni\u017cszy kod pokazuje, jak dopasowa\u0107 model regresji liniowej wielokrotnej i obliczy\u0107 dopasowany R-kwadrat modelu za pomoc\u0105 statsmodels:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> statsmodels. <span style=\"color: #3366ff;\">api<\/span> <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> sm<\/span>\nimport<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define URL where dataset is located\n<\/span>url = \"https:\/\/raw.githubusercontent.com\/Statorials\/Python-Guides\/main\/mtcars.csv\"\n\n<span style=\"color: #008080;\">#read in data\n<\/span>data = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">read_csv<\/span> (url)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#fit regression model\n<\/span>x, y = data[[\"mpg\", \"wt\", \"drat\", \"qsec\"]], data.hp\nX = sm. <span style=\"color: #3366ff;\">add_constant<\/span> (X)\nmodel = sm. <span style=\"color: #3366ff;\">OLS<\/span> (y,x). <span style=\"color: #3366ff;\">fit<\/span> ()\n\n<span style=\"color: #008080;\">#display adjusted R-squared\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> ( <span style=\"color: #3366ff;\">model.rsquared_adj<\/span> )\n\n0.7787005290062521<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Skorygowany kwadrat R modelu wynosi <strong>0,7787<\/strong> , co odpowiada wynikowi z poprzedniego przyk\u0142adu.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Dodatkowe zasoby<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/prosta-regresja-liniowa-w-pythonie\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Jak wykona\u0107 prost\u0105 regresj\u0119 liniow\u0105 w Pythonie<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/python-regresji-liniowej\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Jak wykona\u0107 wielokrotn\u0105 regresj\u0119 liniow\u0105 w Pythonie<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/aic-w-pythonie\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Jak obliczy\u0107 AIC modeli regresji w Pythonie<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>R-kwadrat , cz\u0119sto zapisywany jako R2 , to proporcja wariancji zmiennej odpowiedzi , kt\u00f3r\u0105 mo\u017cna wyja\u015bni\u0107 za pomoc\u0105 zmiennych predykcyjnych w modelu regresji liniowej . Warto\u015b\u0107 R kwadrat mo\u017ce mie\u015bci\u0107 si\u0119 w zakresie od 0 do 1. Warto\u015b\u0107 0 oznacza, \u017ce zmiennej odpowiedzi w og\u00f3le nie mo\u017cna wyja\u015bni\u0107 zmienn\u0105 predykcyjn\u0105, natomiast warto\u015b\u0107 1 oznacza, \u017ce [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-1201","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-przewodnik"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Jak obliczy\u0107 skorygowany R-kwadrat w Pythonie - Statologia<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"W tym samouczku wyja\u015bniono, na przyk\u0142adzie, jak obliczy\u0107 skorygowany wsp\u00f3\u0142czynnik R-kwadrat dla modelu regresji w j\u0119zyku Python.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/r-kwadrat-w-pythonie-dostosowuje-sie\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"pl_PL\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Jak obliczy\u0107 skorygowany R-kwadrat w Pythonie - Statologia\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"W tym samouczku wyja\u015bniono, na przyk\u0142adzie, jak obliczy\u0107 skorygowany wsp\u00f3\u0142czynnik R-kwadrat dla modelu regresji w j\u0119zyku Python.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/pl\/r-kwadrat-w-pythonie-dostosowuje-sie\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-27T07:35:07+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin Anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Napisane przez\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin Anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Szacowany czas czytania\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"2 minuty\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/r-kwadrat-w-pythonie-dostosowuje-sie\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/r-kwadrat-w-pythonie-dostosowuje-sie\/\",\"name\":\"Jak obliczy\u0107 skorygowany R-kwadrat w Pythonie - Statologia\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-27T07:35:07+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-27T07:35:07+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965\"},\"description\":\"W tym samouczku wyja\u015bniono, na przyk\u0142adzie, jak obliczy\u0107 skorygowany wsp\u00f3\u0142czynnik R-kwadrat dla modelu regresji w j\u0119zyku Python.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/r-kwadrat-w-pythonie-dostosowuje-sie\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/pl\/r-kwadrat-w-pythonie-dostosowuje-sie\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/r-kwadrat-w-pythonie-dostosowuje-sie\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Dom\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Jak obliczy\u0107 skorygowany r-kwadrat w pythonie\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"Tw\u00f3j przewodnik po kompetencjach statystycznych!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"pl-PL\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965\",\"name\":\"Benjamin Anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"pl-PL\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin Anderson\"},\"description\":\"Cze\u015b\u0107, jestem Benjamin i jestem emerytowanym profesorem statystyki, kt\u00f3ry zosta\u0142 oddanym nauczycielem Statorials. Dzi\u0119ki bogatemu do\u015bwiadczeniu i wiedzy specjalistycznej w dziedzinie statystyki ch\u0119tnie dziel\u0119 si\u0119 swoj\u0105 wiedz\u0105, aby wzmocni\u0107 pozycj\u0119 uczni\u00f3w za po\u015brednictwem Statorials. Wiedzie\u0107 wi\u0119cej\",\"sameAs\":[\"https:\/\/statorials.org\/pl\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Jak obliczy\u0107 skorygowany R-kwadrat w Pythonie - Statologia","description":"W tym samouczku wyja\u015bniono, na przyk\u0142adzie, jak obliczy\u0107 skorygowany wsp\u00f3\u0142czynnik R-kwadrat dla modelu regresji w j\u0119zyku Python.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/pl\/r-kwadrat-w-pythonie-dostosowuje-sie\/","og_locale":"pl_PL","og_type":"article","og_title":"Jak obliczy\u0107 skorygowany R-kwadrat w Pythonie - Statologia","og_description":"W tym samouczku wyja\u015bniono, na przyk\u0142adzie, jak obliczy\u0107 skorygowany wsp\u00f3\u0142czynnik R-kwadrat dla modelu regresji w j\u0119zyku Python.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/r-kwadrat-w-pythonie-dostosowuje-sie\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-27T07:35:07+00:00","author":"Benjamin Anderson","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Napisane przez":"Benjamin Anderson","Szacowany czas czytania":"2 minuty"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/r-kwadrat-w-pythonie-dostosowuje-sie\/","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/r-kwadrat-w-pythonie-dostosowuje-sie\/","name":"Jak obliczy\u0107 skorygowany R-kwadrat w Pythonie - Statologia","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website"},"datePublished":"2023-07-27T07:35:07+00:00","dateModified":"2023-07-27T07:35:07+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965"},"description":"W tym samouczku wyja\u015bniono, na przyk\u0142adzie, jak obliczy\u0107 skorygowany wsp\u00f3\u0142czynnik R-kwadrat dla modelu regresji w j\u0119zyku Python.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/r-kwadrat-w-pythonie-dostosowuje-sie\/#breadcrumb"},"inLanguage":"pl-PL","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/pl\/r-kwadrat-w-pythonie-dostosowuje-sie\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/r-kwadrat-w-pythonie-dostosowuje-sie\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Dom","item":"https:\/\/statorials.org\/pl\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Jak obliczy\u0107 skorygowany r-kwadrat w pythonie"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/","name":"Statorials","description":"Tw\u00f3j przewodnik po kompetencjach statystycznych!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/pl\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"pl-PL"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/6484727a4612df3e69f016c3129c6965","name":"Benjamin Anderson","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"pl-PL","@id":"https:\/\/statorials.org\/pl\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"Benjamin Anderson"},"description":"Cze\u015b\u0107, jestem Benjamin i jestem emerytowanym profesorem statystyki, kt\u00f3ry zosta\u0142 oddanym nauczycielem Statorials. Dzi\u0119ki bogatemu do\u015bwiadczeniu i wiedzy specjalistycznej w dziedzinie statystyki ch\u0119tnie dziel\u0119 si\u0119 swoj\u0105 wiedz\u0105, aby wzmocni\u0107 pozycj\u0119 uczni\u00f3w za po\u015brednictwem Statorials. Wiedzie\u0107 wi\u0119cej","sameAs":["https:\/\/statorials.org\/pl"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1201","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1201"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1201\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1201"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1201"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1201"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}