从 scipy.linalg.lstsq 获取 R^2 值

【问题标题】：get the R^2 value from scipy.linalg.lstsq从 scipy.linalg.lstsq 获取 R^2 值
【发布时间】：2015-05-19 08:00:47
【问题描述】：

我有一个使用 scipy.linalg.lstsq 函数的拟合 3D 数据集。
我正在使用：

# best-fit quadratic curve    
A = np.c_[np.ones(data.shape[0]), data[:,:2], np.prod(data[:,:2], axis=1), data[:,:2]**2]    
C,_,_,_ = scipy.linalg.lstsq(A, data[:,2])    
#evaluating on grid      
Z = np.dot(np.c_[np.ones(XX.shape), XX, YY, XX*YY, XX**2, YY**2], C).reshape(X.shape)

但是我怎样才能从中获得拟合曲面的 R^2 值。？
有什么方法可以检查拟合结果的重要性吗？

任何与此相关的想法都将受到高度赞赏。
谢谢。

【问题讨论】：

标签： python numpy scipy least-squares

【解决方案1】：

关注http://en.wikipedia.org/wiki/Coefficient_of_determination：

B = data[:,2]

SStot = ((B - B.mean())**2).sum()
SSres = ((B - np.dot(A,C))**2).sum()
R2 = 1 - SSres / SStot

正如 Wikipedia 文章中所述，R2 有很多缺点。据我所知，scipy/numpy 与 statsmodels 之类的库相比较差。

如果您想运行多元回归，因为您需要计算事后估计的系数标准误差、t 统计量、p 值等等，如果您想知道数据中发生了什么。

有很多帖子专门用于使用 Python 运行 OLS，所以只需选择一个，例如：http://www.datarobot.com/blog/ordinary-least-squares-in-python/

【讨论】：