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scikitを使用して調整済みR2値を計算する方法

さまざまなモデルを開発し、すべてのモデルの調整済みR2値を計算する必要があるデータセットがあります。

    cv = KFold(n_splits=5,shuffle=True,random_state=45)
    r2 = make_scorer(r2_score)
    r2_val_score = cross_val_score(clf, x, y, cv=cv,scoring=r2)
    scores=[r2_val_score.mean()]
    return scores

上記のコードを使用して、すべてのモデルのR2値を計算しました。しかし、私はすべてのモデルの調整されたR2値を知りたいと思っています。pythonにパッケージがありますか？

よろしくお願いします。

pythonscikit-learnregression
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Moses Soleman

here の簡単な式を使用して、R2から調整済みR2を計算できます。

Adj r2 = 1-(1-R2)*(n-1)/(n-p-1)

調整済みR2には、いくつかの独立変数も必要です。これが、この関数を使用して計算されない理由です。

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min2bro