Преобразование остаточной стоимости Numpy Lstsq в R ^ 2
Я выполняю регрессию наименьших квадратов, как показано ниже (одномерный). Я хотел бы выразить значимость результата в терминах R ^ 2. Numpy возвращает значение немасштабированного остатка, что является разумным способом нормализации этого.
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