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如何绘制回归模型图？
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我使用混合线性回归拟合(Mixedlm)将数据拟合到多项式方程：模型给出了a，b和c，我想快速创建多项式曲线的图形。有没有一种快速的方法，不用手动输入公式中的所有参数？
我读到过coefplot2，但我无法在python上安装它，欢迎任何建议，谢谢
浏览 54提问于2018-08-18得票数 -3
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我有下面的，它有几个凹凸不平的地方。然而，当我尝试用来自scipy optimize模块的Python的curve_fit拟合曲线时，它不能很好地再现凹凸。我试过7-8次多项式和正弦，但我找不到合适的。
我假设使用7-8次多项式我应该能够再现这些凹凸(对于7阶多边形，我将有3个凹凸和3个谷，这应该足够)，然而，我只得到2个凹凸与拟合。有没有比curve_fit更好的方法来拟合Python</
浏览 15提问于2020-08-26得票数 1
我有一组数据，我想比较哪一条线描述得最好(不同阶的多项式，指数或对数)。
我使用Python和Numpy，对于多项式拟合，有一个函数polyfit()。但我找不到这样的函数来进行指数和对数拟合。
浏览 11提问于2010-08-08得票数 200
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用积分函数拟合数据
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当使用来自的对python中的某些数据进行拟合时，首先定义拟合函数(例如，二阶多项式)如下：
实验数据仍然给出了x
浏览 2提问于2015-05-19得票数 12
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我试图在我的数据上拟合样条曲线，我的数据有5700个数据样本(具有重复的x值，即。x:水平轴)在python中使用包'scipy‘中的'interp1d’函数。我很震惊地看到‘样条’在我的data.Although样条上的奇怪反应在'k=1‘是有意义的，但它是可笑的过度拟合(二次和三次样条表现太差).In我的第一次试验，我使用
浏览 4提问于2017-01-09得票数 1
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最近，我已经熟练地使用Python/scipy curve_fit来执行线性回归。然而，对于高阶多项式，我的数据有时是过拟合的。
如何增加正则化以减少过度拟合？
浏览 3提问于2013-12-27得票数 4
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Python中是否有函数或库可以自动计算一组数据点的最佳多项式拟合？我对泛化到一组新数据的ML用例并不真正感兴趣，我只是专注于我拥有的数据。我意识到学位越高，契合度就越高。来计算一系列阶/度的多项式回归。Polyfit要求用户指定多项式的次数，这带来了挑战，因为我没有任何假设或先入为主的概念。拟合程度越高，误差就越小，但最终会像上图一样趋于平稳。因此，如果我想自动计算误差
浏览 25提问于2019-01-07得票数 3
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我想在我的模型中拟合正交多项式。到目前为止，我首先使用如下代码获得正交多项式: contr.poly(11)我想分别拟合每个正交多项式
浏览 2提问于2015-06-20得票数 0
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我使用Python和Numpy来计算任意次的最佳拟合多项式。我传递了一个列表，其中包括x值、y值和我想要拟合的多项式的次数(线性、二次等)。
这很有效，但我还想计算r(相关系数)和r平方(决定系数)。我正在将我的结果与Excel的最佳拟合趋势线功能以及它计算出的r平方值进行比较。使用这个，我知道我可以正确地计算线性最佳拟合的r平方(度数等于1)。
浏览 15提问于2009-05-21得票数 122
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在数据集(X，Y，Yerr)上进行最小二乘多项式拟合，得到拟合参数的协方差矩阵。此外，由于我有许多数据集，CPU时间是一个问题，所以我正在寻找一个分析(=快速)的解决方案。我发现了以下(非理想的)选项：numpy.polynomial.polynomial.polyfit确实接受Yerr作为输入(以权重的形式)，但也不返回协方差；
scipy.optimize.curve_fi
浏览 3提问于2012-10-08得票数 3
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我想使用a_x +b_x^2+c*x^3+型的多项式函数.使用scipy.optimize.curve_fit来拟合一些数据。谢谢!
浏览 3提问于2015-01-29得票数 0
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在线性回归中，我们将多项式拟合到一组数据点。在毕晓普的“模式识别与机器学习”一书中，有几个例子表明拟合是一条曲线或一条直线。我有点搞不懂一条曲线是否是线性的。线性一词意味着拟合应该是线性函数或1次多项式，即直线。但在许多资源中，都有一些例子，其中拟合可以是3,9度等的多项式，那么这些高阶多项式是线性的吗？
浏览 0提问于2019-02-16得票数 8
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对于数据集 x y
4 40 64 10
256 5 LibreOffice计算得到以下结果(多项式，3次，趋势线) ? 但是用kind='cubic'调用scipy.interpolate.interp1d会产生这样的结果： ? 我尝试过使用interp1d的参数，也尝试了样条插值和scipy.optimize.curve_fit，但都没有给出与Calc相似的结果。
浏览 12提问于2021-09-22得票数 0
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Python中已知系数的曲线拟合
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我试过使用Numpy，Scipy和Scikitlearn，但是找不到我所需要的任何一个，基本上我需要对数据集进行曲线拟合，但是将一些系数限制在已知的值上，我找到了如何在MATLAB中使用fittype，但在python中却做不到。在我的例子中，我有一个X和Y的数据集，我需要找到最好的拟合曲线，我知道它是二次多项式(ax^2 + bx + c)，我知道它是b和c的值，所以我只需要它来
浏览 2提问于2021-10-26得票数 0
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我试图在Matlab中拟合一条简单的多项式曲线。我有如下所示的测量数据(可以下载)：现在，我想拟合这个曲线的二次多项式。因此，在Matlab中，我做了以下工作：load dp.csvscatter(vel,dp);plot(vel,polyval(p,vel));然而
浏览 1提问于2018-11-27得票数 2
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我使用numpy.polyfit来拟合观察结果。多元拟合给出了多项式的估计系数，并给出了估计系数的误差协方差矩阵。很好。现在，我想知道是否有方法来估计估计曲线周围的+/- 1西格玛不确定度。我知道MatLab可以做到这一点()，但我没有找到在python中实现它的方法。
浏览 0提问于2015-02-13得票数 3
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迭代拟合多项式曲线
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我想用以下方法迭代拟合python中的数据曲线：
vals = array([0.00441025, 0.0049001 , 0.01041189, 0.47368389, 0.34841961,
0.3487533
浏览 1提问于2019-04-15得票数 9
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我想要拟合并绘制一条受以下边界条件约束的曲线：其中yfit是n次的多项式拟合函数。
这个条件保证了多项式的斜率对于所有的x都是非正的。如何使用"polyfit“函数或任何其他多项式拟合函数应用条件？
浏览 0提问于2013-04-22得票数 3
我有一个概念性的问题，为什么(除了处理能力/存储)，您是否会只使用常规的线性回归而不添加多项式特性？似乎添加多项式特征(不过度拟合)总是会产生更好的结果。我知道线性回归不只是一条线，但那是只有当你决定增加多项式特征，对吗？我的经验是使用sklearn库的python。
浏览 0提问于2020-06-24得票数 1
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我的问题是，我有大约50.000个非线性数据点(x，y，z)，z依赖于独立变量x和y。从一方面来看，所以从二维的角度来看，数据点看起来像7次多项式。不幸的是，我不能显示这个数据。我的目标是在3D中找到一个可以拟合这些数据的多项式，而不需要事先知道多项式的次数。所以我想要一个函数f(x，y) = ax^3 + bx^2 + cx^2y + dy^3 + ...不幸的是，在python
浏览 84提问于2020-12-29得票数 1
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