在MathNet.Numerics中,可以使用GoodnessOfFit.RSquared方法来计算多项式拟合的R值。该方法需要传入两个参数,分别是原始的Y点和使用拟合出来的线计算的Y点(即Ytest)。R值越接近1,说明拟合出来的曲线跟原曲线就越接近。下面是一个示例代码:

double[] Y = { 1, 2, 3, 4, 5 }; 
double[] X = { 1, 2, 3, 4, 5 }; 
double[] coefficients = Fit.Polynomial(X, Y, 2);
double[] Ytest = new double[Y.Length]; 
for (int i = 0; i < Y.Length; i++) 
{ 
Ytest[i] = Polynomial.Evaluate(X[i], coefficients); 
} 
double RSquared = GoodnessOfFit.RSquared(Y, Ytest);

其中,Fit.Polynomial方法用于进行多项式拟合,第一个参数是X点,第二个参数是Y点,第三个参数是多项式的次数。Polynomial.Evaluate方法用于计算拟合出来的线在某个X点的Y值


版权声明:本文为CSDN博主「Little tortoise」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43786608/article/details/134016747

最后修改:2024 年 10 月 08 日
如果觉得我的文章对你有用,请随意赞赏