python - Python - scipy.optimize curve_fit 可获得的 R 平方和绝对平方和？

Question

我正在使用curve_fit拟合曲线。有没有办法读出决定系数和绝对平方和？谢谢， 啄木鸟

Answer 1

根据 doc，优化与curve_fit给你

参数的最佳值，以使 f(xdata, *popt) - ydata 的平方误差之和最小化

然后，使用optimize.leastsq

import scipy.optimize
p,cov,infodict,mesg,ier = optimize.leastsq(
        residuals,a_guess,args=(x,y),full_output=True,warning=True)

有了这个residuals：

def residuals(a,x,y):
    return y-f(x,a)

residualsy是返回真实输出数据和模型输出之间差异的方法，包括f模型、a参数、x输入数据。

方法optimize.leastsq返回大量信息，您可以使用这些信息自行计算 Rsquared 和 RMSE。对于 RSQuared，你可以做

ssErr = (infodict['fvec']**2).sum()
ssTot = ((y-y.mean())**2).sum()
rsquared = 1-(ssErr/ssTot )

关于什么的更多细节infodict['fvec']

In [48]: optimize.leastsq?
...
      infodict -- a dictionary of optional outputs with the keys:
                  'fvec' : the function evaluated at the output