目前，我只尝试过使用Python进行机器学习。 我使用Azure ML和Python运行了相同的机器学习项目，以查看每个产品的结果与均方根误差(RMSE)有多接近。到目前为止，Azure ML和Python的RMSE有很大不同。 我不明白为什么RMSE离得这么远。我能想到的唯一原因是因为Python在训练数据上‘拟合’模型的方式。Python使用以下代码来拟合训练数据 lr = LinearRegression(labelCol=&#
浏览 17提问于2019-12-28得票数 0
我有一个数据集，我想要拟合到一个已知的概率分布。目的是在数据生成器中使用拟合的PDF -这样我就可以从已知的(拟合的) PDF中采样数据。数据将用于模拟目的。目前，我只是从正态分布中抽样，这与实际数据不一致，因此模拟结果不准确。我的第一个想法是将其拟合为威布尔分布，但数据实际上是多模态的(附图)。所以我想我需要组合多个分布，然后将数据拟合到结果dist中，
浏览 3提问于2015-10-16得票数 8
1回答
我想知道在Python中，更确切地说，在lmfit库中，是否有按部分拟合数据的选项？我想要拟合在不同的范围内定义的数据，然后获得一个独特的拟合。
谢谢
浏览 0提问于2018-08-07得票数 0
回答已采纳
我目前正在用python学习数值方法，我在实现一些数学逻辑时遇到了问题。假设我有一张表： x = 0 x = 2 x = 4 y = 0 | 100.0 90.080.0y = 4 | 70 48. 90 38.43
从这些数据中，我如何预测x=4和y= 3.5时的值？我只需要预测表中数据范围内的值。我该怎么做呢？如有任何建议，我们将
浏览 1提问于2018-03-08得票数 0
我有一个数据集，其中的值可以绘制为x值和y值。Y轴上的数据具有不对称误差，即，我想用线性函数来拟合这些数据。我可以用python中的许多方法来做这个拟合，但它们都有相同的问题，那就是如何也获得拟合参数的误差。与非常相关，但不可能(或至少不直接)使用，因为我的数据在纵坐标(y轴)上具有不对称误差，以便也获得斜率误差。
那么，当y误差条不对称时，我如何计算线性拟合的斜率上的误差？有没有什么python函数可以
浏览 3提问于2014-05-28得票数 3
1回答
我想使用lmfit将我的部分数据与python配合起来(这不是必须的！)。我希望有要拟合的数据的动态范围，这意味着有两个拟合参数来定义要拟合的数据部分(让我们称之为下限和上界)。原因是我有很多数据集。在每个拟合范围中，我不能定义一个模型来拟合整个数据范围。另一方面，我不能遍历每个数据集并定义拟合范围。这是完全可能的吗？我考虑将脉冲函数乘以我的模型，这也会影响原始<
浏览 35提问于2019-02-11得票数 0
1回答
我想知道在Python中是否有一个函数可以找到最小绝对偏差和考虑点的不确定性的一组数据的最佳拟合线( 2D)或最佳拟合平面( 3D)。
事实上，我有三维点，我想要它们中最适合的平面。在sklearn和statsmodel python库中都存在加权最小二乘(WLS)拟合函数，通过在状态模型的分位数回归中加入q=0.5，得到最小绝对偏差。然而，怎样才能有加权最小绝对回归拟合函数呢？
浏览 2提问于2020-05-29得票数 0
在使用我的数据集时，我注意到Excel趋势线拟合给出的结果与python中的curve_fit有很大不同： Excel指数趋势线给出了以下方程y= 0.00002178exp(0.53759216x)，其中a= 0.00002178，b= 0.53759216 Python curve_fit (无约束)结果为a= 0.19807362，b= 0.25736161 绘制时，Python解决方案似乎不如return a*np.exp(x*b)
popt, pcov = curve_fit(func, df
浏览 67提问于2019-10-15得票数 1
2回答
当我试图用抛物线来拟合这个数据时，我得到了一个可怕的拟合。我首先制作一个数据的直方图，这是一个对象的位置，然后使用抛物线拟合绘制该位置的直方图bin计数的负对数值。
浏览 3提问于2017-05-30得票数 0
我正在尝试通过从excel文件导入数据来绘制python直方图。另外，直方图需要用指数函数来拟合。如何执行此绘图和拟合过程？
浏览 8提问于2021-11-28得票数 0
我有以下数据集： x = 0, 5, 10, 15, 20, 25, 30
import nu
浏览 73提问于2020-04-30得票数 0
2回答
我需要进行数据拟合，以找到给定数据的分布。我可以使用matlab和python中的数据拟合函数。但是，如何找到分布的参数呢？如果数据不能很好地拟合截断的伽马曲线呢？如何找到截断伽马的alpha (形状)、beta (比例)等分布参数？如果数据拟合不能在这里工作，我还可以使用什么其他方法呢？
任何
浏览 32提问于2014-03-15得票数 0
1回答
我正在尝试用Python来完成这项工作
我遇到的一个需求是如何在Python中执行曲线拟合。我读过一些文章，解释了如何使用scipy库对指数函数或线性函数进行曲线拟合。如何在Python中执行任意随机数据的曲线拟合，而不知道它是线性的还是指数的？
浏览 4提问于2020-05-25得票数 0
3回答
我正在尝试拟合我一直在运行的模拟代码中的一些数据，以便找出幂律依赖关系。当我绘制线性拟合时，数据不能很好地拟合。#!/usr/bin/env pythonimport numpy
print "
浏览 0提问于2012-04-17得票数 11
回答已采纳
我用Python在一个包含大约200个样本的小监督数据集上训练和测试了一个KNN模型。我想将这些结果应用于一个包含数千个样本的更大的无监督数据集。我的问题是:有没有一种方法可以使用小的监督数据集来拟合KNN模型，然后更改大的无监督数据集的K值？我不想通过使用较小数据集中的低K值来过度拟合模型，但不确定如何拟合模型，然后在Python中更改K值。 使用KNN可以做到这点吗？有没有其他方法可以将KNN应用于更大的无监督<
浏览 34提问于2019-01-31得票数 0
回答已采纳
2回答
model = smf.mixedlm("continuous_dv ~ factored_predictor", df, groups=df['group'])任何建议或
浏览 7提问于2022-01-27得票数 2
所以我使用Gnuplot来拟合一些数据集到一些函数中，并且我使用python来完成大部分编程工作。问题是每次在Gnuplot中我都必须计算最佳拟合参数，然后手动将其输入到python列表中。
浏览 2提问于2017-05-27得票数 1
1回答
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
回答已采纳
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，我使用多项式拟合数据，结果是令人鼓舞的。我期待着样条拟合会给出比多项式拟合</
浏览 4提问于2017-01-09得票数 1
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播活动推荐
腾讯云开发者
