如何用python计算RSE

RSE是残差标准误差（Residual Standard Error）的缩写，表示回归模型中残差的标准误差。计算RSE的方法如下：

1. 首先，计算模型的残差平方和（SSE），公式为：

SSE = Σ(yi - ŷi)²

其中，yi为实际值，ŷi为预测值。

2. 计算自由度（df），公式为：

df = n - p - 1

其中，n为样本数，p为模型中自变量的个数。

3. 计算均方根误差（MSE），公式为：

MSE = SSE / df

4. 计算RSE，公式为：

RSE = sqrt(MSE)

下面是一个用Python计算RSE的例子：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 准备数据
X = np.array([[1, 2], [2, 4], [3, 6], [4, 8], [5, 10]])
y = np.array([3, 6, 9, 12, 15])

# 构建线性回归模型
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

# 计算预测值和残差
y_pred = model.predict(X)
residuals = y - y_pred

# 计算RSE
SSE = np.sum(residuals**2)
df = X.shape[0] - X.shape[1] - 1
MSE = SSE / df
RSE = np.sqrt(MSE)

print("RSE:", RSE)

注意，这里使用了scikit-learn库中的LinearRegression类来构建线性回归模型，并计算了预测值和残差。然后，根据上述公式计算了RSE。