VAF Variance Accounted For（方差贡献率）

VAF是指方差贡献率，是一种用于衡量（评估）模型预测能力的指标。即模型的预测结果与实际结果的相关程度。
VAF越高，说明模型对实际数据的解释能力越好，模型预测结果越接近实际结果。
计算公式：
$$VAF=1-\frac{S{S}_{res}}{S{S}_{tot}}$$
其中，$S{S}_{res}$表示残差平方和（residual sum of squares）
$S{S}_{tot}$表示总平方和（total sum of squares）。
$S{S}_{res}$反映了模型的预测误差，$S{S}_{tot}$反映了实际数据的变异程度。

def calc_vaf(y_true, y_pred):
    ss_res = np.sum(np.square(y_true - y_pred), axis=0)
    ss_tot = np.sum(np.square(y_true - np.mean(y_true, axis=0)), axis=0)
    return 1 - ss_res / ss_tot