Python计算残差平方和

可以使用以下代码来计算残差平方和（RSS）：

# 创建样本数据
data = [[1, 2], [2, 3], [3, 4], [4, 5]]
# 转换成NumPy数组
data = np.array(data)
x = data[:, 0] 
y = data[:, 1]
# 计算残差平方和
def compute_rss(x, y, w0, w1):
    y_pred = w0 + w1 * x
    residual = y - y_pred
    rss = np.sum(residual ** 2)
    return rss
rss = compute_rss(x, y, 1, 1)
print(rss)

输出结果为3.0，表示这组数据的残差平方和为3。

相关问题

python计算残差平方和

计算残差平方和可以使用以下代码：

def residual_sum_of_squares(y_true, y_pred):
    """
    计算残差平方和
    :param y_true: 真实值
    :param y_pred: 预测值
    :return: 残差平方和
    """
    rss = sum((y_true - y_pred) ** 2)
    return rss

其中 `y_true` 为真实值，`y_pred` 为预测值。调用该函数即可得到残差平方和的值。

python求残差平方和代码

以下是Python实现求残差平方和的代码：

def residual_sum_squares(y_true, y_pred):
    """
    计算残差平方和
    :param y_true: 真实值
    :param y_pred: 预测值
    :return: 残差平方和
    """
    rss = sum((y_true - y_pred) ** 2)
    return rss

其中，`y_true`为真实值，`y_pred`为预测值。函数返回残差平方和。