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R-squared

以前、もう一つの当てはまりの指標である R-squared を、RSS と VAR の比として表しました。分子・分母の両方に 1/n を掛けると、数値的には、モデルの残差の分散を、私たちがモデル化しているデータの線形トレンドの分散で割った比として解釈できます。これは、（線形トレンドを取り除いた後の）残差の広がりや分散と対比して、モデルがデータの分散をどれだけ「説明しているか」を表す指標です。

ここでは、最適フィットのモデルに対するデータ x_data、y_data とモデル予測 y_model をあらかじめ読み込んであります。目的は、この線形モデルがデータのばらつきをどれだけ説明できているかを定量化するために、R-squared を計算することです。

Pokyny

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  • residuals は y_model から y_data を引いて計算し、deviations は y_data の np.mean() から y_data を引いて計算します。
  • residuals の分散と deviations の分散を、それぞれ np.mean() と np.square() を用いて計算します。
  • r_squared を 1 から var_residuals / var_deviations を引いた値として計算し、結果を出力してください。