如何在 Python 中测量最佳拟合线的质量？ [复制]

Posted 2023-03-12

【中文标题】如何在 Python 中测量最佳拟合线的质量？ [复制]

【英文标题】：How to measure the quality of a best fit line in Python? [duplicate]

【发布时间】：2014-11-19 14:05:43

【问题描述】：

我有一些数据点要绘制，并想在图表中添加一条最佳拟合线，然后输出相关指标以指示最佳拟合线的质量。

我可以绘制数据，polyfit是我用来添加最佳拟合线的函数。但是，我只是想知道如何获得指示最佳拟合线质量的指标？

我没有看到 polyfit 返回任何指标（即最小平方误差值）。

数据：

0,1717
1,1761
2,1961
3,1711
4,1285
5,976
6,721
7,428
8,313
9,297
10,375
11,521
12,678
13,752
14,728
15,758
16,741
17,812
18,845
19,863
20,933
21,1169
22,1523
23,1779

【问题讨论】：

你可以看看What's the error of numpy.polyfit?

@Kevin 还有t-test 是一种测试合身度的方法。

也许这会有所帮助？ docs.scipy.org/doc/scipy-0.14.0/reference/generated/…

@askewchan & @corvid，你的意思是......我应该编写自己的多项式函数，而不是使用 polyfit，然后使用 scipy.optimize.curve_fit?

@Dalek，但是如何使用 polyfit 函数从最佳拟合线中获取错误？

【参考方案1】：

均方误差是一种衡量标准。

如果你的行和数据上有每个点的 numpy 数组：

numpy.mean((data - line_vals) ** 2)

编辑： 得到 line_vals，如果你有一个方程 y=mx+b 代表一条线：

line_vals = b + m * numpy.linspace(0, 23, 24)

【讨论】：

我使用了polyfit 函数，但没有编写我自己的多项式函数...你知道如何从那里得到line_vals 吗？

@Kevin，您可以在来自np.polyfit 的结果上使用np.polyval。注意here

描述的不匹配