9
Sto eseguendo una regressione dei minimi quadrati come segue (univariata). Vorrei esprimere il significato del risultato in termini di R^2. Numpy restituisce un valore di residuo non livellato, quale sarebbe un modo ragionevole per normalizzarlo.Conversione del valore residuo Numpy Lstsq su R^2
field_clean,back_clean = rid_zeros(backscatter,field_data)
num_vals = len(field_clean)
x = field_clean[:,row:row+1]
y = 10*log10(back_clean)
A = hstack([x, ones((num_vals,1))])
soln = lstsq(A, y)
m, c = soln [0]
residues = soln [1]
print residues
possiamo eseguire questa operazione in caso di 'scipy.linalg.lstsq'!? – diffracteD
e in che modo questo esempio 'numpy' che hai dato vale per i dati 3D!? non essere in grado di ottenerlo .. – diffracteD