SS_xy = np.sum(y*x) - n*m_y*m_x SS_xx = np.sum(x*x) - n*m_x*m_x函数是什么意思

这个函数计算了两个统计量：SS_xy 和 SS_xx，其中 SS_xy 表示 x 和 y 之间的协方差，SS_xx 表示 x 的方差。其中，x 和 y 是两个变量的观测值，n 是样本数，m_x 和 m_y 分别是 x 和 y 的均值。这个函数的计算过程可以分为以下几步：

1. 计算 x 和 y 的均值 m_x 和 m_y。
2. 计算 x 和 y 的离差：x - m_x 和 y - m_y。
3. 计算 SS_xy：将离差相乘，求和，并乘以样本数 n。
4. 计算 SS_xx：将 x 的离差相乘，求和，并乘以样本数 n。

最后，函数返回 SS_xy 和 SS_xx 的值。这些统计量可以用来计算 x 和 y 之间的相关系数和回归方程的系数。

相关问题

def r_squared(self, y_true, y_pred): ss_res = np.sum((y_true - y_pred) ** 2) ss_tot = np.sum((y_true - np.mean(y_true)) ** 2) print(1 - (ss_res / ss_tot)) return 1 - (ss_res / ss_tot) 详细解释一下，并告诉我评价标准

这是一个计算R平方值的函数，用于评估一个回归模型的好坏程度。该函数的输入包括：

- y_true：形状为(n_samples,)的目标向量，其中n_samples是样本数。
- y_pred：形状为(n_samples,)的预测结果向量，其中n_samples是样本数。

该函数的输出是一个R平方值，它是一个介于0和1之间的数值，数值越大表示模型的拟合效果越好，最大值为1。具体地，R平方值表示模型所解释的响应变量方差的比例。如果R平方值接近1，则表示模型能够解释目标变量中大部分的方差，说明拟合效果很好；如果R平方值接近0，则表示模型未能解释目标变量中大部分的方差，说明拟合效果很差。

该函数的实现逻辑是，首先计算残差平方和（SS_res）和总平方和（SS_tot），然后用1减去它们的比值，从而得到R平方值。其中，残差平方和表示模型预测值与目标变量之间的误差平方和，而总平方和表示目标变量离其平均值的偏差平方和。

需要注意的是，R平方值只适用于线性回归模型或其他类似线性模型，并且适用于连续型目标变量。对于其他类型的模型或目标变量，可能需要使用其他的评估指标。

import numpy as np rows = int(input("输入行数：")) cols = int(input("输入列数：")) # 输入数据元素 data = [] for i in range(rows): row = [] for j in range(cols): value = float(input(f"输入元素[{i}, {j}]: ")) row.append(value) data.append(row) X0 = data m, n = X0.shape X1 = np.cumsum(X0) X1 = np.cumsum(X0) X2 = np.zeros((n-2, n)) for i in range(1, n-1): X2[i-1, i:] = X1[i] + X1[i+1] B = -0.5 * X2 t = np.ones((n-1, 1)) B = np.concatenate((B, t), axis=1) YN = X0[1:] P_t = YN / X1[:n-1] A = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), YN.T) a = A[0] u = A[1] c = u / a b = X0[0] - c X = str(b) + 'exp(' + str(-a) + 'k)' + str(c) equation = 'X(k+1)=' + X print(equation) k = np.arange(len(X0)) Y_k_1 = b * np.exp(-a * k) + c Y = Y_k_1[1:] - Y_k_1[:-1] XY = np.concatenate(([Y_k_1[0]], Y)) print(XY) CA = np.abs(XY - X0) Theta = CA XD_Theta = CA / X0 AV = np.mean(CA) R_k = (np.min(Theta) + 0.5 * np.max(Theta)) / (Theta + 0.5 * np.max(Theta)) P = 0.5 R = np.sum(R_k) / len(R_k) print(R) Temp0 = (CA - AV) ** 2 Temp1 = np.sum(Temp0) / len(CA) S2 = np.sqrt(Temp1) AV_0 = np.mean(X0) Temp_0 = (X0 - AV_0) ** 2 Temp_1 = np.sum(Temp_0) / len(CA) S1 = np.sqrt(Temp_1) TempC = S2 / S1 * 100 C = str(TempC) + '%' SS = 0.675 * S1 Delta = np.abs(CA - AV) TempN = np.where(Delta <= SS)[0] N1 = len(TempN) N2 = len(CA) TempP = N1 / N2 * 100 P = str(TempP) + '%'

这段代码是用来计算指数平滑模型的预测值和评估模型拟合优度的指标。具体来说，根据输入的行数和列数创建一个矩阵，并根据用户输入的元素值进行填充。然后，根据指数平滑模型的公式计算预测值，并将其打印出来。接下来，根据预测值和原始值计算预测误差、平均绝对误差、相对误差等指标，并将结果打印出来。

请问您还有其他问题吗？