model = sm.OLS(y, x).fit() y_fit = model.predict(x) 绘制原始数据和拟合曲线 plt.scatter(x[:, 1], y, label='Original Data') plt.plot(x[:, 1], y_fit, color='red', label='Fitted Curve') plt.legend() plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.title('Linear Regression using S...
y_fit = nonlinear_func(x_fit, a_fit, b_fit, c_fit) # 绘制原始散点和拟合曲线 plt.scatter(x_data, y_data, label='Data') plt.plot(x_fit, y_fit, 'r', label='Fit') plt.legend() plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Nonlinear Regression') # 显示图形 plt.show() 在...
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.optimizeimportcurve_fit# 定义一个二次多项式函数defmodel(x,a0,a1,a2):returna0+a1*x+a2*x**2# 生成示例数据np.random.seed(0)# 设定随机数种子,保证可重复性x_data=np.linspace(-10,10,100)y_data=model(x_data,1,2,3)+np.random.normal(0,1...
AI检测代码解析 importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.optimizeimportcurve_fit# 定义二次函数defquadratic(x,a,b,c):returna*x**2+b*x+c# 生成示例数据x_data=np.linspace(-10,10,100)y_data=quadratic(x_data,1,2,3)+np.random.normal(0,5,size=x_data.shape)# 非线性回归params,co...
plt.title('Nonlinear Regression Fit') plt.legend() plt.show() 在这个示例中,我们使用一个指数衰减函数作为非线性模型,并通过curve_fit函数来拟合数据点。 3.2 非线性回归的优缺点 非线性回归具有高度的灵活性,能够拟合多种复杂的模式。然而,由于其复杂性,非线性回归的计算成本较高,且容易陷入局部最小值。选择...
Non-linear least squares is the form of least squares analysis used to fit a set of m observations with a model that is non-linear in n unknown parameters (m ≥ n). It is used in some forms of nonlinear regression. The basis of the method is to approxim ...
popt, pcov = curve_fit(func, X, ydata) #输出拟合结果 print("拟合参数:", popt) ``` 四、非线性方程拟合(Nonlinear Equation Fitting) 非线性方程拟合可以用于更一般的数据拟合问题。Python中可以使用scipy库的leastsq函数进行非线性方程拟合。以下是一个简单的示例代码: ```python import numpy as np from...
ax.set_title("Scatter plot of data with best fit lines") 我们需要使用sm.add_constant实用程序例程,以便建模步骤将包括一个常数值: pred_x = sm.add_constant(x) 现在,我们可以为我们的第一组数据创建一个OLS模型,并使用fit方法来拟合模型。然后,我们使用summary方法打印数据的摘要: ...
from scipy.optimize import curve_fit # 定义要拟合的非线性函数 def nonlinear_func(x, a, b, c): return a * np.exp(-b * x) + c # 使用curve_fit进行拟合 popt, pcov = curve_fit(nonlinear_func, x_data, y_data) # 提取拟合参数 a_fit, b_fit, c_fit = popt # 根据拟合参数生成拟合...
Finally, you can use the training set (x_train and y_train) to fit the model and the test set (x_test and y_test) for an unbiased evaluation of the model. In this example, you’ll apply three well-known regression algorithms to create models that fit your data: Linear regression wit...