python求每个数的平方,numpy计算平方

　　从

　　numpy.polyfit文档，它是适合的线性回归。具体来说，具有度迪的numpy.polyfit拟合具有平均函数的线性回归

　　e(y x)=p _ d * x * * d p _ { d-1 } * x * *(d-1)…p _ 1 * x p _ 0

　　所以你只需要计算那个拟合的稀有平方线性回归的维基百科页面提供了详细信息。你对2号感兴趣，你可以用几种方式计算，最简单的可能是

　　SST=Sum(i=1.y_bar)^2伊市

　　SSReg=Sum(i=1.伊哈特y_bar)^2

　　Rsquared=SSReg/SST

　　其中我使用“y条形"表示y的平均值，“y_ihat”表示每个点的拟合值。

　　我不是很熟悉numpy(我通常工作在r)，所以可能有一个更整洁的方法来计算你的稀有平方，但以下应该是正确的

　　进口数量

　　#多项式回归

　　定义聚合拟合(x，y，度数):

　　结果={}

　　coeffs=numpy.polyfit(x，y，degree)

　　#多项式系数

　　结果[多项式]=coeffs.tolist()

　　# r平方

　　p=numpy.poly1d(coeffs)

　　#拟合值和平均值

　　yhat=p(x) #或[x中z的p(z)]

　　ybar=numpy.sum(y)/len(y) #或总和(y)/长度(y)

　　ss reg=numpy。sum((yhat-ybar)* * 2)#或sum([(yhat-ybar)* * 2用于yhat中的yhat])

　　sstot=numpy.sum((y - ybar)**2) #或sum([ (yi - ybar)**2 for yi in y])

　　结果[测定]=ssreg/sstot

　　返回结果

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