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Python で非線形曲線フィッティングの決定係数 (R2) と二乗平均平方根誤差 (RMSE) を計算する方法。次のコードは、カーブフィッティングまで行います。では、R2 と RMSE の計算方法は?

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.optimize import curve_fit

def func(x, a, b, c):
    return a * np.exp(-b * x) + c

x = np.linspace(0,4,50)
y = func(x, 2.5, 1.3, 0.5)
yn = y + 0.2*np.random.normal(size=len(x))

popt, pcov = curve_fit(func, x, yn)

plt.figure()
plt.plot(x, yn, 'ko', label="Original Noised Data")
plt.plot(x, func(x, *popt), 'r-', label="Fitted Curve")
plt.legend()
plt.show()
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次のようにできます。

print "Mean Squared Error: ", np.mean((y-func(x, *popt))**2)

ss_res = np.dot((yn - func(x, *popt)),(yn - func(x, *popt)))
ymean = np.mean(yn)
ss_tot = np.dot((yn-ymean),(yn-ymean))
print "Mean R :",  1-ss_res/ss_tot

これは、ウィキペディアの例のように、定義を直接取得しています: http://en.wikipedia.org/wiki/Coefficient_of_determination#Definitions

于 2013-11-21T08:30:32.147 に答える
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Martin Böschen ではありませんyが、ynこちら:

np.mean((y-func(x, *popt))**2)

そして、二乗平均平方根誤差 (RMSE) についてこれを読んでください: http://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis

residuals = yn - func(x,*popt)
print "RMSE",(scipy.sum(residuals**2)/(residuals.size-2))**0.5

Excel 2003 Analysis ToolPak として計算されるようになりました。

于 2014-11-24T01:15:06.403 に答える