python计算平方根函数,python求算术平方根的代码

　　首先，公式TSS=ESS RSS是否总是正确的？甚至是指数模型？如果是这样，我就是不明白自己哪里错了。在

　　我有两个x和y值的数组，其中y依赖于xx=np.array ([1.5，2.1，2.4，2.7，3.2，3.4，3.6，3.7，4.0，4.5，5.1，5.6])

　　y=np.array([0.6，1.2，1.3，1.4，1.45，1.5，1.6，1.8，1.9，1.95，2.1，2.2])

　　我有一个函数，它确定系数A和B，并返回一个线性回归方程(必要时只返回A和B)

　　^{pr2}$

　　我有一个确定系数a和b并返回指数回归方程def index(x，y，getAB=False)的函数：

　　LOG _ Y _ array=[math . LOG(value)for value in Y]

　　a，B=线性(x，LOG_Y_array，getAB=True)

　　a=数学表达式(A)

　　b=math.exp(B)

　　如果getAB:

　　返回a，b

　　返回lambda X: a * (b**X)

　　我根据指数模型计算创建了y值数组index _ prediction=exponential(x，y)。

　　指数预测y=[x中值的指数预测值]

　　最后我是这样计算TSS，ESS，RSS的TSS=NP . sum((y-NP . average(y))* * 2)的。

　　ESS_Exp=np.sum((指数_预测_y - np .平均(y))**2)

　　RSS _ Exp=NP . sum((y-指数_预测_y)**2)

　　除了这个结果print(str(TSS)= str(ess _ exp) str(RSS _ exp))之外，一切都很清楚

　　等于2.18166667=2.46666676866

　　我不明白为什么ESS比TSS重要？

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