python線性擬合函數(shù),Python 擬合函數(shù)

如何用Python進(jìn)行線性回歸以及誤差分析

線性回歸：

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設(shè)x,y分別為一組數(shù)據(jù)，代碼如下

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

ro=np.polyfit(x,y,deg=1) #deg為擬合的多項(xiàng)式的次數(shù)（線性回歸就選1）

ry=np.polyval(ro,x) #忘記x和ro哪個(gè)在前哪個(gè)在后了。。。

print ro #輸出的第一個(gè)數(shù)是斜率k，第二個(gè)數(shù)是縱截距b

plt.scatter(x,y)

plt.plot(x,ry)

python polyfit函數(shù)怎么使用

用polyfit(X,Y,1)得到的擬合函數(shù)只能得到a,b，但不能得到線性相關(guān)系數(shù)R^2。如想要得到其線性相關(guān)系數(shù)，可以用regress(y,X)，其使用格式

[b,bint,r,rint,stats]

=

regress(y,X);

b——擬合系數(shù)

bint——b的置信區(qū)間

r——?dú)埐钪?/p>

rint——r的置信區(qū)間

stats——檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量，第一個(gè)就是相關(guān)系數(shù)

例如：

x=[。。。];y=[。。。]

X=[x

ones(n,1)];

%x的行數(shù)（列數(shù)）

[b,bint,r,rint,stats]

=

regress(y,X);

Python 中的函數(shù)擬合

很多業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，我們希望通過(guò)一個(gè)特定的函數(shù)來(lái)擬合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，以此來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)。(比如用戶的留存變化、付費(fèi)變化等)

本文主要介紹在 Python 中常用的兩種曲線擬合方法：多項(xiàng)式擬合 和 自定義函數(shù)擬合。

通過(guò)多項(xiàng)式擬合，我們只需要指定想要擬合的多項(xiàng)式的最高項(xiàng)次是多少即可。

運(yùn)行結(jié)果：

對(duì)于自定義函數(shù)擬合，不僅可以用于直線、二次曲線、三次曲線的擬合，它可以適用于任意形式的曲線的擬合，只要定義好合適的曲線方程即可。

運(yùn)行結(jié)果：

Python數(shù)據(jù)分析在數(shù)學(xué)建模中的應(yīng)用匯總（持續(xù)更新中！）

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