python多项式拟合残差平方和

要计算多项式拟合的残差平方和，您可以使用numpy库中的polyval函数。polyval函数可以根据给定的多项式系数和自变量值计算出因变量值。

在计算残差平方和时，我们需要使用拟合得到的多项式函数，将自变量代入多项式函数得到预测值，然后与实际观测值进行比较计算残差。

下面是一个示例代码，展示如何计算多项式拟合的残差平方和：

import numpy as np

# 输入数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3, 5, 10, 15])

# 多项式拟合
degree = 2  # 多项式的次数
coefficients = np.polyfit(x, y, degree)

# 计算拟合值
predicted_values = np.polyval(coefficients, x)

# 计算残差平方和
residuals = y - predicted_values
residual_sum_of_squares = np.sum(residuals**2)

# 输出残差平方和
print("残差平方和：", residual_sum_of_squares)

在上面的代码中，我们首先进行了多项式拟合，然后使用polyval函数将自变量x代入拟合得到的多项式函数，得到预测值predicted_values。接下来，我们计算残差，即实际观测值y减去预测值predicted_values，并将其平方。最后，使用np.sum函数计算残差平方和。

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