PythonとNumpyを使ってr-squaredを計算するにはどうすればいいですか? 質問する

私は Python と Numpy を使用して、任意の次数の最適な多項式を計算しています。x 値、y 値、および適合させたい多項式の次数 (線形、二次など) のリストを渡します。

ここまではうまくいきましたが、r (相関係数) と r-squared (決定係数) も計算したいと思います。結果を Excel のベスト フィット トレンドライン機能と、それが計算する r-squared 値と比較しています。これを使用すると、線形ベスト フィット (次数が 1) の r-squared を正しく計算していることがわかります。ただし、次数が 1 を超える多項式では関数が機能しません。

Excel ではこれが可能です。Numpy を使用して高次多項式の r-squared を計算するにはどうすればよいですか?

私の関数は次のとおりです:

import numpy

# Polynomial Regression
def polyfit(x, y, degree):
    results = {}

    coeffs = numpy.polyfit(x, y, degree)
     # Polynomial Coefficients
    results['polynomial'] = coeffs.tolist()

    correlation = numpy.corrcoef(x, y)[0,1]

     # r
    results['correlation'] = correlation
     # r-squared
    results['determination'] = correlation**2

    return results