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我想用scipy来拟合一些数据的对数函数。 不幸的是，我得到了以下错误:无法估计参数的协方差 我如何防止这种情况发生？
浏览 24提问于2019-05-27得票数 5
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我有一个非常基本的问题，试图回答为什么MatLab中的以下函数不能适当地将给定的数据与逻辑曲线相匹配，给出一个正确的方程。解决这个问题的方法可能很简单，但我对MatLab曲线拟合工具箱完全不熟悉。我的代码如下：%CREATEFIT1(DOSE,RESPONSE)
% Create a
浏览 14提问于2022-09-09得票数 0
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我一直在尝试将logistic增长方程与我拥有的数据集进行拟合，结果喜忧参半。Diversity；这是一条渐近的物种多样性曲线。然而，对于特定的数据集，我不能让模型工作，也不能找出原因。，但我不能用逻辑曲线来拟合它。整天坐在我的沙发上。如果有人有更好的方法从数据中得出逻辑增长曲线，我很想听听！顺便说一句，我对这些数据集使用过SSlogis，但也没
浏览 1提问于2015-07-06得票数 2
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因此，我正在探索用一个logistic回归模型来预测射门的概率，从而得到一个目标。我有两个预测器，但为了简单起见，让我们假设我有一个预测器:距离目标的距离。在做一些数据探索时，我决定调查距离和目标结果之间的关系。我将数据分割成等大小的回收箱，然后取每个垃圾箱内所有结果的平均值(0表示失误，1表示目标)，从而实现了这一图形化。然后，我给出了每个投篮与得分概率的平均距离。，为什么我们要经历建立一个逻辑回归模型的过程，当我
浏览 6提问于2020-12-05得票数 0
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我为两个模型拟合了500条曲线。我根据模型绘制每个拟合，以检查相似性。问题是一组线会覆盖另一组线。在下面的示例中，逻辑线完全由样条线覆盖。有没有一种方法可以同时绘制两组拟合并防止重叠，这样我仍然可以看到这两组线？也许是通过改变颜色或者使用不同的geom？5.97595190380762, -5.95190380761523,
-5.92785571142285, -5.90380761523046, -5.87975951903808), Model = c("Logistic</em
浏览 0提问于2013-06-01得票数 2
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我试图将逻辑函数与包含非常大的x值(1000 S)和非常小的y值(1e-4)的数据集相匹配。但是这样的话，我将不得不将一些拟合值除以1000。有没有一种在不改变原始值的情况下拟合这些极值的方法？, xdata, ydata)
y = logistic(x, *popt)
plt.plot(xdata, ydata, 'o', label
浏览 2提问于2018-03-09得票数 0
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我编写了一个使用logistic回归的多类分类器，该分类器是使用一种对所有方法进行训练的。我想为经过训练的分类器绘制学习曲线。
学习曲线是在班级的基础上画出来的，还是应该是分类器整体的一幅图？为了澄清，学习曲线是一个图的训练&交叉验证/测试集错误/成本与训练集的大小。此图应允许您查看是否增加培训集大小会提高性能。更广泛地说，学习
浏览 2提问于2015-05-30得票数 1
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我想将FindFit用于逻辑人口模型，我将其定义为 model2 = L/(1 + (L/P0 - 1) e^(-kt)) 在数据上 data = {19, 39, 46, 73, 92, 109,我使用FindFit的方法如下 fit = FindFit[data, model2, {P0, L, k}, t] 该数据应该表示不同日期的人口大小，因此19对应于第一天的人口，39是第二天的人口，依此类推
浏览 43提问于2021-10-08得票数 0
在logistic回归中使用正则化参数C(见)，使函数的拟合得到很好的定义，避免过拟合或step函数的问题(见)。然而，logistic回归中的正则化应该只考虑特征的权重，而不是截距(这里还解释了：)。
但似乎sklearn.linear_model.LogisticRegression实际上也规范了拦截。2)尝试用logistic曲线和人工最大似然函数拟合数据点
浏览 7提问于2017-11-02得票数 4
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晚上好,Y=α+lambda/(1+exp(-beta(x-mu)提前谢谢你，得到正则乙状结肠方程y=1/1+e及其导数，但与参数无关。我期待一些帮助，我的方程的导数和一个脚本，可以帮助
浏览 10提问于2022-11-11得票数 0
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我目前正试图确定一条最佳拟合线使用4参数logistic (4PL)方程和曲线拟合从枕木。有一两个站点显示了4PL是如何工作的，但无法让它们为我的数据工作。示例，但类似的4PL数据如下：import matplotlib.pyplot as pltimport scipy.optimize1]
params, params_covariance = optimiz
浏览 8提问于2017-10-10得票数 0
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目前，我用指数函数来拟合我的数据：但看起来我在一开始就过拟合了我的数据，在中间拟合不足，在结束时我很好。我能不能用一个s形曲线，让Y在X的开头缓慢下降，然后在中间陡峭，然后在末端缓慢下降？
数据是一辆汽车的销售价格与其成本之比。在新车的
浏览 2提问于2017-01-18得票数 0
因此，假设我有一个二进制分类问题，我从一个logistic回归模型开始。我快速地评估了模型的准确性(假设我们没有倾斜的数据集)。在此之后，我开始实现其他模型的比较，我开始检查准确性评分，并绘制一条ROC曲线来评估AOC评分。我什么时候才能真正画出学习和验证曲线？我假
浏览 0提问于2020-09-14得票数 0
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这个问题可能很愚蠢，但我已经尝试了几个小时，但我仍然找不到任何关于它的东西。也许我只是太迷茫了。谢谢你的帮助！
浏览 26提问于2021-02-23得票数 0
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我只是对一些数据进行了逻辑回归：result = logit.fit()
=====================================================================================sns.lmplot(x="latency_condition",
浏览 0提问于2018-09-10得票数 1
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我目前有一组数据点(命中计数)，它们是按时间序列构造的。这些数据类似于：20 20057 512我尝试过各种方法，包括：
使用opt
浏览 4提问于2014-05-12得票数 2
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我有多个县的人口数据，并希望尽量减少重复拟合每个县的logistic增长曲线。countypop[6:10,2:3]seminole<-countypop[11:15,2:3]alpha <- coef(lake.model)
浏览 1提问于2017-09-17得票数 2
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感谢大家的支持！我正在尝试拟合一些数据的sigmoid曲线，下面是我的代码 import numpy as npfrom scipy.optimizeleft')plt.ylabel('wing span(m)', fontsize=12)
plt.show() 现在显示的是下面
浏览 172提问于2019-01-26得票数 3
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我有一组函数k(x)的点。我试图做一些曲线拟合，以求精确的k(x)函数。数据点似乎与逻辑曲线相吻合，只是稍微移动和强调了一下。因此，我的问题是，逻辑回归是否只用于分类任务？或者它可以用于曲线拟合吗？
如果不是的话，还有哪些其他可用<
浏览 0提问于2019-02-19得票数 1
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我已经研究了很多基于RSSI和txPower的距离估计公式，它们几乎都是基于路径丢失模型的。其中一些非常准确，他们似乎同意这个理论，但我没有找到任何与曲线拟合公式有关的理论，我不明白，如果不是基于物理性质或路径损耗模型，这样的公式怎么会如此精确呢？那么这个公式是你想出来的，还是有什么理论来支持它呢？
浏览 2提问于2016-06-14得票数 0
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