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如何使用Python和Numpy计算r平方？
我正在使用Python和Numpy计算任意次数的最佳拟合多项式。我传递了x值，y值以及要拟合的多项式的阶数（线性，二次等）的列表。 这很有效，但是我还想计算r（相关系数）和r-平方（确定系数）。我正在将结果与Excel的最佳拟合趋势线功能及其计算的r平方值进行比较。使用此方法，我知道我正在为线性最佳拟合（度等于1）正确计算r平方。但是，我的函数不适用于度数大于1的多项式。 Excel能够做到这一点。如何使用Numpy计算高阶多项式的r平方？ 这是我的功能： import numpy # Polynomial Regression def polyfit(x, y, degree): results = {} coeffs = numpy.polyfit(x, y, degree) # Polynomial Coefficients results['polynomial'] = coeffs.tolist() correlation = numpy.corrcoef(x, y)[0,1] # r results['correlation'] = correlation # r-squared results['determination'] = correlation**2 return results