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我正在尝试将逻辑回归模型拟合到具有多个测量值的数据集。当我通过 CurveFit、Lmfit StepModel/Model 输入数据时，我得到的最佳拟合曲线数量与测量集的数量相同，而不是一个模型最适合整个数据集。有没有办法获得单个输出？

为简单起见，这是我的 Step-like 模型的代码。我正在查看前 500 行数据，以便获得一个不那么混乱的数字。x 数据是整数形式的时间步长，范围在 0 到 20 之间，对应于 y 数据中的气体水平（从 -200 到 15000 的任意位置）。

结果图。我想要所有蓝色数据点的一条红线。

有没有办法做到这一点？看起来应该是多元逻辑回归，但我可以在网上找到任何信息。我也很困惑为什么它不能将数据大小与输出大小分开处理。任何帮助，将不胜感激！

我正在尝试为一组未知的 2D 点获得最佳拟合。这些点是河流的中心点，它们没有一定的顺序。我尝试使用多项式回归，但我不知道不同数据集的最佳多项式顺序是什么。

我也尝试过三次样条，但我不想通过我拥有的所有点的线，我想要通过点的最佳拟合线的近似值。

即使对于具有更多曲线的线条，我也想得到这样的东西。这个例子是用多项式回归计算的，效果很好。

有没有办法做一些平滑或回归算法，即使对于如下一组点，也可以获得最佳拟合线？

在我使用 35 个多项式阶的实现中，这就是我所能得到的，并且将具有更高值的多项式阶更改为系数的 Nan 值。

我不确定这是否是我能拥有的最佳方法。

亲爱的大家：我有一个包含多个 3D 数据点的数据集，我正在尝试找到该数据集的最佳拟合曲线。我可以在 2D 中执行此操作，如下所示。

但是，如果我在 3D 中尝试相同的方法，我会得到回溯

任何人都可以请给我一些提示吗？非常感谢您的时间和大力支持。

真挚地

威尔逊

我有类似于下面的图像。首先，我试图检测这些图像中的曲线。我要捕捉的曲线标记在图像上。接下来，我想将这些曲线拟合到圆中。我将使用这些圆的半径作为结果。但是我在检测图像中的曲线时遇到了问题。非常感谢任何帮助。提前致谢。

输入图像

预期的

这是我用来检测和绘制曲线的代码：

结果图像

二进制结果

从下面的图像中，我可以拟合圆圈。但是我没有像这样干净的图像。

我正在尝试使用 R 中的逐步 AIC 进行前向变量选择，但我认为我没有得到想要的结果。具体来说，该函数应该从没有变量开始，并不断添加变量并获取它们的 AIC 值。但是，当我运行它时，我只会得到所有变量的 AIC 值。我哪里错了？这是我的代码-

输出 -

我有一个 2D 数据集（2 个变量 x 和 y）。我想使用 2 个分段多项式函数和 1 个断点来最适合数据集。

例如，函数 1 = polynomial1 for mini_data < t < a和function 2 = polynomial2 for a<t<max_data。另外，我需要找到最佳断点一个值。

多项式的任何次数都可以，也许次数 = 2 到 6 是首选。在断点处，它需要是连续的+一阶导数的连续性。这里给出了一个数据示例。 数据集示例图像

请问我应该使用什么数学工具/算法？首选 MATLAB/Python。提前致谢！

如何最好地拟合两组曲线（x、y 坐标）以最小化它们之间的最大偏差？可能存在一个功能，但我找不到任何合适的东西。我确实认为 Chebycev 是正确的方法，但是从我从 scipy 中尝试过的方法来看，它并没有达到我想要做的。

我希望这个例子足以解释我想要完成的事情。甚至这里根本不合适。还有，如何检索 X、Y 平移和旋转值？

我正在尝试为我的训练/测试数据集绘制一条最佳拟合线，并与原始值进行比较以查看它的拟合程度。

我能够绘制原始数据集的拟合线。但是当涉及到训练/测试数据集时，它就乱套了。感谢对此的任何投入。

数据

数据集

为了好玩，我试图预测 George RR Martin 的The Winds of Winter需要多长时间才能发布。我的“最佳”模型是 AIC 和 BIC 组合得分最低的模型（加在一起）。我尝试了从 0 到 50 的多项式。其中最好的一个是这个，它的次数为 3 或 4：

其中，y 轴是《权力的游戏》发行以来的天数，x 轴是《冰与火之歌》系列发行的书籍数量。尽管这具有最佳的 AIC 和 BIC 组合得分，但它是一个很差的预测器，以一种没有任何时间意义的方式进行预测。但是，这具有最好的 AIC 和 BIC 综合得分（最低的得分）。这向我指出，我认为“最好的预测器是 AIC 和 BIC 组合得分最低的预测器”的观点是有缺陷的。我的思路哪里出错了，什么样的评分标准更合适？