Python 不使用GEKKO的多元非线性回归

因此，我有三列独立的变量

x

，

y

，和

z

。一个因变量

sy

。我正试着用一个模型来描述这个。我从这篇文章中复制了代码，但我得到了以下错误：

ValueError:没有足够的值来解包（预期为7，得到4）

你能帮我做这个吗

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我试图拟合的模型是

sy=a+b*x+c*x^2+d*y+e*y^2+f*z+g*z^2

。有没有办法得到模型的调整后的R平方值？

要修正错误并得到结果，代码的第十行需要修改如下：

import numpy as np
import pandas as pd

#import the excel file
dataset = pd.read_excel('data.xlsx')


#set all the independent variable as 'x', 'y', and 'z' and the dependent variable as 'sy'
x = dataset.iloc[:,0]
y = dataset.iloc[:,1]
z = dataset.iloc[:,2]
sy = dataset.iloc[:,3]

A = np.column_stack([np.ones(len(x)), x, x**2, y, y**2, z, z**2])

#"B" will be "sy" array
B = sy

#Solving Ax = B
a, b, c, d, e, f, g = np.linalg.lstsq(A,B)
#result, _, _, _, _, _ = np.linalg.lstsq(A,B)
#a, b, c, d, e, f, g = result

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这成功了！非常感谢你！请您解释一下为什么我需要将

[0]

放在末尾？方法np.linalg.lstsq（）返回几个值作为ndarray，模型的解（结果）是第一个元素。

a, b, c, d, e, f, g = np.linalg.lstsq(A,B)[0]