拟合优度

Python 线性建模入门

Jason Vestuto

Data Scientist

三个不同的 R

建模：

评估：

residuals = y_model - y_data
RSS = np.sum( np.square(residuals) )

mean_squared_residuals = np.sum( np.square(residuals) ) / len(residuals)

MSE = np.mean( np.square(residuals) )

RMSE = np.sqrt(np.mean( np.square(residuals)))

RMSE = np.std(residuals)

偏差：

deviations = np.mean(y_data) - y_data
VAR = np.sum(np.square(deviations))

残差：

residuals = y_model - y_data
RSS = np.sum(np.square(residuals))

R²：

r_squared = 1 - (RSS / VAR)
r = correlation(y_data, y_model)

海拔与距离的散点图，红色模型线穿过点，二者几乎水平、斜率为零

海拔与距离的散点图，红色模型线穿过点，二者几乎水平、斜率很小

海拔与距离的散点图，红色模型线穿过点，二者中等斜率，呈中等上升

海拔与距离的散点图，红色模型线穿过点，二者斜率较大，呈陡峭上升

Python 线性建模入门