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我在使用gnuplot和python来拟合这条曲线时遇到了问题。a+b*sin(c*x+d)
从x-scale的微小差异中，python中的一个被重新缩放，两个数字都给了我一个不正确的拟合。
浏览 3提问于2015-10-26得票数 1
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='xxxx')
lr
浏览 17提问于2019-12-28得票数 0
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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['x&
浏览 67提问于2019-10-15得票数 1
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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
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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
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。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函数可以解决这个问题？
浏览 3提问于2014-05-28得票数 3
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。我首先想使用以下方法：
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，对吗？也许结合高斯分布和威布尔分布？另外，我想用Python (即scipy/numpy/matplotlib)来实现，因为数据生成器是用Python<
浏览 3提问于2015-10-16得票数 8
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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中的函数，或者我在拟合时做错了什么？
提前感谢您提供的任何解决方案。
浏览 15提问于2020-08-26得票数 1
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我试图拟合一个指数函数和5高斯与我的数据。我的目标是这样的：(其中gDNA拟合是指数型的；1-5 5Nuc拟合是5高斯的；总拟合是所有拟合的总和)我接近它的方式是拟合指数，然后在此基础上引入一个截断，允许我在不考虑已经拟合的数据的情况下拟合高斯人(我已经将数据削减到100，因为这是下降到0的地方)from scipy.optimize import curve_fit
浏览 7提问于2015-03-27得票数 0
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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
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
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检查过拟合
、、、、
我希望确保我的模型不会过度拟合。我使用交叉验证检查了过拟合。所有折叠的结果都是close.But的，同时我检查了训练和测试预测。测试大小为0.25。而且训练和测试预测是如此不同。这表明我的模型过拟合了。我应该相信哪个结果？交叉验证或测试/训练prediction.Is我的模型过拟合？
注意:我使用的是python。Sklearn用于交叉验证、训练测试拆分和建模
浏览 0提问于2020-03-10得票数 0
4回答
我开始用Python对我的曲线进行简单的高斯拟合。拟合返回高斯曲线，其中对I、x0和sigma的值进行了优化。，我想做超高斯曲线拟合，因为我需要考虑光束的平顶特性。因此，我需要一个拟合，它也优化了P参数。谢谢
浏览 9提问于2020-03-20得票数 0
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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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0.13157895, 0.31578947, 0.40789474, 0.46052632, 0.5, 0.53947368 现在，我想绘制这个数据，并用我定义的函数f(x) = (A*K*x/(1+K*x))拟合这个数据集我写了以下python脚本，但它似乎无法完成我所需的拟合： import matplotlib.pyplot as plt
plt.xl
浏览 73提问于2020-04-30得票数 0
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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)。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，这也会影响原始数据。
浏览 35提问于2019-02-11得票数 0
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