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Python 中的函數(shù)擬合
很多業(yè)務(wù)場景中，我們希望通過一個特定的函數(shù)來擬合業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，以此來預(yù)測未來數(shù)據(jù)的變化趨勢。(比如用戶的留存變化、付費(fèi)變化等)
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本文主要介紹在 Python 中常用的兩種曲線擬合方法：多項式擬合 和 自定義函數(shù)擬合。
通過多項式擬合，我們只需要指定想要擬合的多項式的最高項次是多少即可。
運(yùn)行結(jié)果：
對于自定義函數(shù)擬合，不僅可以用于直線、二次曲線、三次曲線的擬合，它可以適用于任意形式的曲線的擬合，只要定義好合適的曲線方程即可。
運(yùn)行結(jié)果：
【轉(zhuǎn)】指數(shù)、冪函數(shù)擬合
轉(zhuǎn)自： python指數(shù)、冪數(shù)擬合curve_fit
1、一次二次多項式擬合
一次二次比較簡單，直接使用numpy中的函數(shù)即可，polyfit(x, y, degree)。
2、指數(shù)冪數(shù)擬合curve_fit
使用scipy.optimize 中的curve_fit，冪數(shù)擬合例子如下：
下面是指數(shù)擬合例子：
python擬合指數(shù)函數(shù)初始值如何設(shè)定
求擬合函數(shù)，首先要有因變量和自變量的一組測試或?qū)嶒灁?shù)據(jù)，根據(jù)已知的曲線y=f(x)，擬合出Ex和En系數(shù)。當(dāng)用擬合出的函數(shù)與實驗數(shù)據(jù)吻合程度愈高，說明擬合得到的Ex和En系數(shù)是合理的。吻合程度用相關(guān)系數(shù)來衡量，即R^2。首先，我們需要打開Python的shell工具，在shell當(dāng)中新建一個對象member，對member進(jìn)行賦值。 2、這里我們所創(chuàng)建的列表當(dāng)中的元素均屬于字符串類型，同時我們也可以在列表當(dāng)中創(chuàng)建數(shù)字以及混合類型的元素。 3、先來使用append函數(shù)對已經(jīng)創(chuàng)建的列表添加元素，具體如下圖所示，會自動在列表的最后的位置添加一個元素。 4、再來使用extend對來添加列表元素，如果是添加多個元素，需要使用列表的形式。 5、使用insert函數(shù)添加列表元素，insert中有兩個參數(shù)，第一個參數(shù)即為插入的位置，第二個參數(shù)即為插入的元素。origin擬合中參數(shù)值是程序擬合的結(jié)果，自定義函數(shù)可以設(shè)置參數(shù)的初值，也可以不設(shè)定參數(shù)的初值。
一般而言，擬合結(jié)果不會因為初值的不同而有太大的偏差，如果偏差很大，說明數(shù)據(jù)和函數(shù)不太匹配，需要對函數(shù)進(jìn)行改正。X0的迭代初始值選擇與求解方程，有著密切的關(guān)系。不同的初始值得出的系數(shù)是完全不一樣的。這要通過多次選擇和比較，才能得到較為合理的初值。一般的方法，可以通過隨機(jī)數(shù)并根據(jù)方程的特性來初選。
冪函數(shù)怎么用最小二乘法擬合
冪函數(shù)用最小二乘法擬合的方法：
1、最小二乘使所有點(diǎn)到曲線的方差最小。
2、利用最小二乘對掃描線上的所有數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行擬合，得到一條樣條曲線。
3、逐點(diǎn)計算每一個點(diǎn)Pi到樣條曲線的歐拉距離ei（即點(diǎn)到曲線的最短距離）即可。
新聞名稱：python中冪函數(shù)擬合 python計算冪函數(shù)
分享路徑：http://www.dlmjj.cn/article/doejccp.html
