问题标签 [best-fit-curve]
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python - 基于一个数据集(Lmfit,Python)输出多条最佳拟合曲线?
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)。
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!
r - 在 R 中使用前向选择的逐步 AIC
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 -
piecewise - 为具有 1 个最佳断点位置的数据集找到最佳拟合 2 分段多项式函数
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!
python - Python 最佳拟合曲线以最小化最大偏差
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?
regression - 最适合模型是一个很差的预测器
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?