RuntimeWarning:无效值非线性-与多个参数和自变量拟合
这个警告通常出现在使用非线性拟合方法时，当拟合函数的参数和自变量的数量不匹配时。这可能是由于输入数据的维度不正确或者拟合函数的参数设置有误导致的。
解决这个问题的方法是检查输入数据的维度是否正确，并确保拟合函数的参数与自变量的数量匹配。如果数据维度正确，可以尝试调整拟合函数的参数设置，确保其与数据的特征相匹配。
在云计算领域中，与这个警告相关的概念是机器学习中的非线性回归。非线性回归是一种用于拟合非线性关系的统计模型。它在许多领域中都有广泛的应用，例如金融、医学、工程等。
腾讯云提供了一系列与机器学习相关的产品和服务，包括腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcmlp）、腾讯云人工智能开放平台（https://cloud.tencent.com/product/aiopen）、腾讯云数据智能平台（https://cloud.tencent.com/product/dmp）等。这些产品和服务可以帮助用户进行非线性回归分析，并提供了丰富的算法和工具来解决类似的问题。
需要注意的是，以上提到的腾讯云产品和服务仅作为参考，具体的选择应根据实际需求和情况进行。
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1回答
因此，我的怀疑基本上是线性回归，我们试图拟合一条直线或一条曲线，对给定的训练集。现在，我相信当特性(自变量)增加时，参数也会增加。因此，计算这些参数在计算上是昂贵的。所以，我想这就是我们走向非线性的原因！？我的理解对吗？
我的下一个疑问是，对于线性回归的过度拟合，我们说模型是记忆的。我所理解的是，参数调整的方式只能预测给定的输入，并且会给输出带来不好的结果，原因是我们没有拟合一条广义的线或曲线。但我们正在绘制一条贯穿所有输出值的线或曲线。我的理解正确吗？
浏览 0提问于2020-05-08得票数 1
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3回答
线性回归模型
、、
我是机器学习的新手，我想学的第一个概念是线性回归。我读过，要应用线性回归，我需要使用线性模型。从这个假设出发，我知道这是一个简单的线性回归模型：
y = w0 + w1x
线性回归的定义是，因变量y应该是参数w的线性组合(但对于自变量x则不一定相同)。
所以我们可以说，这也是一个线性回归模型：
y = w0 + w1x1 + w2(x2)^2
在这种情况下，我应该说这是一个线性回归模型，因为对于定义来说，w0、w1和w2在表达式中仍然是线性的。即使存在自变量x2的二次项。
现在，我有个问题。如下所示的模型：
y = w1 x1 + w2 x2 + w3 x3 + w4 x1x2 + w5 (
浏览 0提问于2018-06-26得票数 2
我试图用两个预测变量来拟合一个非线性回归模型。我很难写出我的模型。
Z=因变量x=与z定义关系的自变量：a*tanh(-b*x/a)+c
Y与z的关系是线性的。但只有线性因为我的数据范围
以下是我到目前为止所拥有的：
a*tanh(-b*x/a)+c + (d*y)
理想情况下，我希望有第三个分类自变量，它可以用0或1进行数值表示。
提前感谢您的帮助！
浏览 7提问于2016-03-23得票数 1
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我试图用最小二乘法将实验数据拟合到一个三次多项式方程中。我有两个自变量和一个因变量，这使得它是非线性拟合。我已经用函数'fitnlm‘和'lsqcurvefit’计算了系数，这两个函数都推荐用于非线性回归拟合。我从这两个函数中获得了不同的系数值，尽管我输入了相同的初始系数(猜测)值。请告知这两个函数中哪一个更好，以及我可以信任谁的系数。还有，使用lsqcurvefit时，如何检查均方根误差的值？非常感谢您的帮助/建议/有用的评论。
浏览 0提问于2014-03-21得票数 1
2回答
改进线性回归模型的技巧
、、、
我刚刚在包含7个自变量和1个目标变量的数据集上运行了一个线性回归模型。下面是R平方和MSE值。
训练集的均方误差: 36530921.0123
训练集的$R^2$值: 0.7477
有人能给我一些建议来提高这个型号的效率吗？
编辑:我刚刚实现了同样的问题，使用线性回归和归一化的特性。我得到了以下输出:训练集的均方误差: 5.468490570335696e-10训练集的R2值: 0.9275088299658416训练集的均方误差: 4.111793316375822e-10训练集的R2值: 0.9342888671422529。
那么，我们能考虑标准化数据集以获得更好的准确性吗？
浏览 0提问于2018-04-18得票数 3
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我想使用自定义模型来拟合一些数据。我使用的语法是fit()。我使用的数学模型的形式如下： a*exp(-x*b)+c*exp(-y*d)+e*exp(-z*f) 其中a,b,c,d,e,f是我要估计的参数，x,y,z是自变量。(实际的数学公式更复杂，但像这样是非线性的。) 如何在拟合曲线时添加a+c+e=1 (且a,c,e必须为正或0)的约束？我知道如何设置上下限，但不知道如何将此归一化系数约束添加到拟合中。在使用fit()方法时可以做到这一点吗？
浏览 43提问于2021-11-08得票数 0
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用平方根函数拟合问题数据
、、、
我尝试使用python和模块为scipy.optimize配置一个平方根函数。绘制和拟合的代码如下所示。
def curve(x, a, b):
return np.sqrt(a+b*x)
xaxis = np.linspace(30, 1400, 10000)
farbe = ['tab:green', 'tab:orange', 'tab:blue']
fill = ['left', 'top', 'none']
k = 0
for i in data:
popt, pc
浏览 6提问于2020-05-14得票数 0
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我试图复制一个已知的拟合结果(发表在期刊上)：将幂律模型应用于数据。从下面的图中可以看出，我能够通过使用已知的最佳拟合参数来再现结果。
<图-A:文献中已知的结果>
然而，我无法自己重新推导出最合适的参数。
<Plot:来自curve_fit和lmfit的不正确的拟合>
案子-A回来了，
OptimizeWarning: Covariance of the parameters could not be estimated (如果省略几个初始数据点，则fit将返回一些结果，这些结果并不坏，但仍然与已知的最佳拟合结果不同)。编辑：现在，我刚刚发现了新的附加错误
浏览 2提问于2020-01-14得票数 1
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我正在试着用cftool来拟合一个基本的振荡器。问题是Matlab不会进行拟合；它一直在画一条直线。我一直在试验起始点和限制，但都没有用。 这个问题可能是微不足道的，但我想不出问题是什么。 当前拟合： ?
浏览 34提问于2021-01-21得票数 1
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我一直在寻找一个C++库，它可以近似于一个多项式函数f(x，y) =z，给定一组已知的三维点(x，y，z)。
使用matlab中的fit函数或曲线拟合工具(请参见链接中的图像中的具体示例)，这很简单，但我需要将此功能集成到一些用C/C++编写的现有软件中，因此我需要专门寻找一个C++库。有人能给我指点可能有用的东西吗？
我遇到过许多曲线拟合库，但它们似乎都局限于一维曲线的拟合。我一直在寻找回归和插值函数，也许我是在寻找错误的东西？
📷
浏览 0提问于2023-01-02得票数 1
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我想用curve_fit来拟合一些数据的曲线。我在搜索语法之后发现了这个，
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
def func(x, a, b, c):
return a * np.exp(-b * x) + c
xdata = np.linspace(0, 4, 50)
y = func(xdata, 2.5, 1.3, 0.5)
ydata = y + 0.2 * np.random.normal(size=len(xdata))
popt, pcov = curve_fit(func, xdat
浏览 2提问于2015-06-27得票数 2
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我在做数据拟合。我需要一个表面。我用了两种方法。
1)双变量多项式回归。(线性/ OSL)和2)二次模型a_x^2+b_x+c。
我的问题是，我可以使用二次模型ax^2+bx+c进行非线性回归使用levenberg。因为我已经实现了
浏览 1提问于2017-04-13得票数 0
由于python中没有直接的离散分布拟合包，所以我尝试使用statsmodels.base.model.GenericLikelihoodModel来拟合二项分布。然而，在某些情况下，例如n=5、p=0.5，除了点估计外，估计摘要中的每一项都是nan。
如果我把n从5改为10，那么一切都很好。
我的密码是：
import numpy as np
from statsmodels.base.model import GenericLikelihoodModel
from scipy.stats import binom
class Binom(GenericLikelihoodModel):
浏览 2提问于2017-07-25得票数 0
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目标变量Saleprice最初是一个continuous值。我计算了除Saleprice之外的其他变量的feature importance，并获得了功能的排名。
我的老师说我不允许将目标变量Saleprice作为其他变量来探索。自变量被用来预测作为目标变量的SalePrice。目标变量可以被视为因变量，因为它依赖于自变量。
她建议使用I can explore Saleprice，因为它是binning method的一个连续变量，例如将Saleprice从100k绑定到150k。可以将该范围视为单个值。(作为离散值处理)
May I know how should I apply the
浏览 1提问于2019-07-30得票数 0
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我试图将一些数据拟合成一个具有两个自变量的非线性模型，但是两个自变量的向量长度都是，即xdat小于ydat。
这与这个问题密切相关：，但是xdat和ydat大小不同的要求似乎破坏了一切。
让我们以xnx的示例解决方案为例，但是更改其中一个数组的长度：
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
def func(X, a, b, c):
x,y = X
return np.log(a) + b*np.log(x) + c*np.log(y)
# some artificially noisy data to
浏览 0提问于2018-01-23得票数 3
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我想做一个曲线拟合，我把曲线拟合成窦房结和余弦的总和。但是，即使仅仅适合宇航员也是完全错误的。
下面是我的代码:使用来自nc文件的数据(使用xarray操作)：
ds_s_tagesgang‘’hour‘=数组( 0、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16、17、18、19、20、21、22、23)
ds_s_tagesgang'T2m‘=阵列(-0.60313714、-0.6527668、-0.669063、-0.6045208、-0.46157956、-0.36819172、-0.17480397、0.00283241、0.15954256、0
浏览 7提问于2022-05-23得票数 0
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我试图与一个明显的目标，以找到一个最合适的LR模型。模型，可以实现最低的RSS。
我有很多自变量，所以我决定向后选择(我们从模型中的所有变量开始，并删除具有最大p值的变量--也就是统计意义最小的变量。新的(p --variable 1)−模型拟合，去掉了p值最大的变量.此过程继续进行，直到达到停止规则为止。)以适应这个模型。
这是我的模型的预览
📷
在拟合我的模型之后，我开始消除所有具有高p值的变量。
📷
在这两种情况下，调整的R平方和RSE几乎是相同的，表明几乎没有改善。
我应该如何进一步处理它？？
浏览 0提问于2020-01-07得票数 1
1回答
当输入和输出变量之间存在线性关系时，使用线性回归。这种线性关系是否意味着对变量或参数没有幂？在m的理解中，线性是指相对于参数(无幂)的线性。如果错了，请纠正我。基本上，我在看本教程时有点困惑：https://www.gaussianwaves.com/2013/03/how-to-estimate-unknown-parameters-using-ordinary-least-squares-ols/
这里用线性回归来拟合直线，但如果函数是三次或更高次多项式(对变量的幂)，我们还可以使用线性回归吗？在拟合高阶多项式时，我们用正则线性回归来惩罚高阶称变量。基于这些困惑，有谁能帮助澄清以下几点呢？
浏览 0提问于2019-10-28得票数 0
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我正在尝试对一些数据拟合一个圆圈。这需要数值求解一组三个非线性联立方程组(参见的完全最小二乘法)。
在我看来，IDL提供的NEWTON函数很适合解决这个问题。NEWTON需要一个函数的名称，该函数将为自变量的特定值计算方程系统的值：
FUNCTION newtfunction,X
RETURN, [Some function of X, Some other function of X]
END
虽然这很好用，但它要求方程系统的所有参数(在本例中是数据点的集合)都是在newtfunction中硬编码的。如果只有一个数据集需要求解，这是很好的，但是我有数千个数据集，并且不能手动为每个数据
浏览 2提问于2014-10-26得票数 0
用多个预测因子绘制log_odds与自变量之间的线性关系是一种合适的方法吗？
我认为当其他自变量保持不变时，应该假设因变量与自变量之间存在线性关系。但是，由于数据中的其他自变量也是变化的，这样的散点图是否适合于线性度的检验？
浏览 0提问于2022-10-08得票数 1
Python的计算具有单个自变量的函数的最佳匹配参数，但是是否有一种方法，使用curve_fit或其他什么方法来适合具有多个独立变量的函数？例如：
def func(x, y, a, b, c):
return log(a) + b*log(x) + c*log(y)
其中x和y是自变量，我们想对a，b和c进行拟合。
浏览 50提问于2015-02-06得票数 64
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最近，我一直在尝试将许多随机效应模型拟合到相对较大的数据集中。假设大约有5万人(或更多)在25个时间点观察到。有了这么大的样本数量，我们就包括了很多我们正在调整的预测因子--也许是50个左右的固定效应。我用R中的lme4::glmer将模型拟合成二进制结果，并对每个主题进行随机截取。我不能详细介绍数据，但是我使用的glmer命令的基本格式是：
fit <- glmer(outcome ~ treatment + study_quarter + dd_quarter + (1|id),
family = "binomial", data = d
浏览 9提问于2017-06-21得票数 10
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1回答
以下是bubbleSort的输出值：
n = [10000, 20000, 30000, 40000, 50000, 60000, 70000, 80000, 90000, 100000]
t = [9.368115451001358, 37.69119230900105, 85.12908719999905, 152.00092839799981, 242.2243322070026, 353.44638952199966, 487.97764714200093, 669.483528703, 873.3610439340009, 1091.256361742002]
我想测试所有常见的复杂
浏览 3提问于2019-11-29得票数 2
1回答
我有一个物理模型，它有一个自变量X和三个参数A、B和C。因变量是Y=F(X,A,B,C)，其中F是模型的函数，它是平滑和连续的。 我有许多带有数据点(X,Y)的文件，我想将它们(每个文件)与模型拟合，以研究参数如何变化。该模型是关于自变量和所有参数的非线性的。 为了适应这个模型，我在包含数据点的所有文件中的for loop中使用Python语言中的scipy.optimize curve_fit。对于每个文件，我得到了最佳拟合参数(A,B,C)，模型对所有文件都很适合。但是，当我检查配件后的参数错误时，我注意到A中的错误真的很大，甚至比对应值高出两个数量级。 经验告诉我，这些大的差异可能是由
浏览 23提问于2020-11-03得票数 0
在反向消除中，我听到了通过不断删除最高p值(即k.a)来拟合模型的步骤。(不重要的自变量)每次如下所示
选择一个显着性水平留在模型中(例如SL = 0.05)
将整个模型与所有可能的预测器相匹配
考虑P值最高的预测器(P> SL)。
移除预测器
不带此变量的拟合模型(重复步骤3-5直到P <= SL)
但我不明白的部分是为什么有更高的p值使得相应的自变量变得无关紧要。高p值不意味着它更接近于空假设，所以这个变量更有意义吗？
浏览 0提问于2019-03-05得票数 3
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我用的是随机森林模型。我的一个自变量几乎肯定对因变量有抛物线效应。在线性回归中，为了捕捉这一效应，我将把变量作为线性变量和平方变量。我应该在随机森林里做同样的事吗？
因此，对于具有逻辑效应的变量，同样的问题(例如年龄)？
浏览 0提问于2015-12-14得票数 4
1回答
我使用来自gam包的mgcv来拟合负二项式族中的广义加法模型。我有一个包含因变量Y、自变量X、其他自变量Oth和因子Fac的数据框架。我想要符合以下模式
Y ~ s(X) + Oth
每个因素级别都有不同的theta。换句话说，我用
fit <- gam(Y~s(X)+Oth, family=nb())
但这只为整个数据集提供了一个色散参数theta。相反，我相信不同因素的平均值是相同的，因此s(X)和Oth只需要一组系数，但是方差在各因素之间会发生变化，所以我希望每个Fac水平上有一个色散估计值theta。
自然，每个因素级别拟合一个模型不起作用，因为我会为每个因素级别的自变量得到一组
浏览 2提问于2015-12-07得票数 0
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1回答
我有数据作为复数的实部和虚部，我想根据复变函数对它们进行拟合。更详细地说，它们是来自电化学阻抗谱(EIS)实验的数据，其功能来自等效电路。我在Windows 10电脑上使用Octave 7.2.0。我需要使用Optim中的leasqr算法。leasqr采用了典型的EIS数据拟合的Levenberg-Marquardt非线性回归。对于数据，xdata为线性频率，y数据为ReZ + j*ImZ。如果我尝试用复拟合函数对复杂数据进行拟合，则会得到以下错误：
error: weighted residuals are not real
error: called from
__lm_svd_
浏览 11提问于2022-11-07得票数 0
1回答
我想将一些数据放入库中。我不确定这个问题是否可能是数字问题，所以为了安全起见；我从几千分钟开始测量自变量(‘分钟’)的因变量(让我们称它们为'pushes')的值，然后每隔十分钟测量一次(除了在数据清理过程中删除的几个点)。
例如：
2780.0 362.0
2800.0 376.0
2810.0 393.0 ...
我能找到的最好的信息是这样的
from scipy.stats import pareto
result = pareto.fit(data)
在这种情况下，我不知道如何格式化这些数据。我尝试了以下方法，但都会导致错误。
result = pareto.fit(z
浏览 0提问于2015-04-11得票数 0
我无法将对数和指数衰减曲线正确地拟合到我的实验数据点，就好像建议的曲线拟合与我的数据中的模式不太相似一样。
我有以下示例数据：
data = {'X':[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15
],
'Y':[55, 55, 55, 54, 54, 54, 54, 53, 53, 50, 45, 37, 27, 16, 0
]}
df = pd.DataFrame(data)
df = pd.DataFrame(data,columns=['X','Y
浏览 6提问于2022-03-10得票数 0
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我想要拟合一条从理论模型到实验数据点的曲线。该模型由5个参数组成。我可以很容易地得到最合适的，但我想要不同的东西。我需要尽可能接近的拟合，但它永远不应该低于实验曲线。换句话说，拟合的每个y值都应该大于或等于实验中相应的y值。我非常感谢任何关于如何实现这一点的想法。谢谢!
浏览 16提问于2016-07-17得票数 2
如果特征的数量大于数据集大小，则线性回归不起作用；除非应用正则化。svm也有类似的问题吗？如果与特征的维度相比，示例的数量较少，那么它不会给出一个很好的近似值吗？假设示例是特征的1/10还是1/100？？
浏览 3提问于2016-10-13得票数 2
我试图用实验数据模拟Kerr效应，在交叉偏振器上施加的自变量电压(U)与光强(L)之间的关系为L=a* sin(b*U^2)，其中a和b是待确定的独立常数。
data = {{300, 0.014336918}, {350, 0.023297491}, {400,
0.053763441}, {450, 0.098566308}, {500, 0.172043011}, {550,
0.23297491}, {600, 0.336917563}, {650, 0.336917563}, {700,
0.403225806}, {750, 0.448028674}, {8
浏览 35提问于2019-08-17得票数 1
因此，我有以下用Python绘制的数据。
这些数据是我正在处理的一个微分方程系统中的强迫项的输入。因此，我需要将一个连续函数拟合到这个数据中，这样我就不必处理步长函数的不连续性可能带来的稳定性问题。不幸的是，这是一个相当大的数据集。
我试图得到一个拟合的函数，它是可能的，也不会太繁琐，无法转换成Stan，我用来编写微分方程的语言，所以我更喜欢分段多项式形式的东西，最多只有几个我可以手动编码的部分。
我从numpy的polyfit开始，它不是很好。使用scipy的UnivariateSpline给了我一个很好的适应，但它没有给我一些看起来容易翻译成Stan的东西。因此，我正在寻找其他合适的
浏览 2提问于2016-05-20得票数 1
回顾线性回归通过状态模型OLS适合，我认为你必须使用add_constant添加一个常数'1‘到你在自变量(S)中的所有点在拟合之前。然而，在这个上下文中，我对拦截器的唯一理解是，当x= 0时，行的y值，所以我不清楚在这里输入'1‘的目的是什么。这个常数到底是什么告诉OLS合适的？
浏览 14提问于2016-12-31得票数 12
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我想拟合这个方程，以求变量的值，特别是“c”。
a*exp(-x/T) +c*(T*(exp(-x/T)-1)+x)
我确实有这样的价值
a= -45793671；T= 64.3096
由于缺乏初始参数，cftool中的SSE和RMSE误差过高，无法对数据进行拟合。我也尝试过其他方法(线性拟合)，但是误差很大的问题依然存在。
是否有任何方法可以很好地拟合数据，以便为c找到最精确的值？
for x:
0
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
`
for y:
-45793671
-87174
浏览 2提问于2021-07-17得票数 0
1回答
我有很多困难，拟合这些数据，特别是获得拟合参数，以匹配预期的参数。
from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
def gaussian_model(x, a, b, c, d): # add constant d
return a*np.exp(-(x-b)**2/(2*c**2))+d
x = np.linspace(0, 20, 100)
mu, cov = curve_fit(gaussian_model, xdata, ydata)
fit_A = mu[0]
fit_B = mu[1]
fit_C
浏览 15提问于2022-09-25得票数 0
1回答
我对R和统计都很陌生，真的需要你的帮助。我应该分析一些数据，以找到一个描述它的分析模型。我有2个反应(y1，y2)和(4个预测因素)。我考虑使用R执行分析，并遵循以下步骤: 1)对于每个响应，我测试了一个线性模型(lm命令)，并发现：
Call:
lm(formula = data_mass$m ~ ., data = data_mass)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-7.805e-06 -1.849e-06 -1.810e-07 2.453e-06 7.327e-06
Coe
浏览 1提问于2019-04-02得票数 1
我试图从二进制变量列表中预测统计上有意义的变量。我对下面提到的两种寻找相关变量的方法有一个概念上的疑问。
因变量:人的身高
自变量：
性别(男性或女性)
Financial_Status(贫困线以下与否)
College_Graduate(是或否)
方法1:拟合线性回归，同时将这些变量作为因变量/自变量，并寻找具有统计意义的变量
方法2:对每个因变量(t检验或其他相关检验)进行单个统计检验，以计算统计显着变量。
这两种方法是否相似，是否会产生类似的结果？如果没有，具体的区别是什么？
浏览 0提问于2019-05-21得票数 0
我正在测试一个有序的分类自变量的二元结果的对数赔率的线性趋势。这是通过将自变量视为连续变量直接实现的。
我也在尝试测试是否偏离了线性趋势。我理解这是关于比较(a)自变量是分类的模型与(b)自变量被视为连续的模型。但我不知道在R里该怎么做。
有人能帮上忙吗？
我在下面创建了一个可重现的例子。前7行只是创建了一个数据集。model1将自变量视为分类变量；model2将其视为连续变量。
model2提供了强有力的证据，表明线性趋势比根本没有趋势更好地解释了趋势，但在这种情况下，线性趋势显然不是一个很好的解释。
# create dataset 'a'
n <- 200
ngr
浏览 3提问于2016-02-03得票数 1
1回答
我正在执行两个模型来适应我的数据集。Poisson模型运行时没有抛出任何错误。但是对于相同的数据集，负二项式不起作用。有人能告诉我这些错误意味着什么吗？
from statsmodels.formula.api import NegativeBinomial
m1=sm.NegativeBinomial(y_train,x_train).fit()
print(m1.summary())
我在模型中得到以下错误：
1) RuntimeWarning:除以在日志中遇到的零，llf = coeff + size_np.log(prob) + endog_np.log(1-prob)
2) Ru
浏览 0提问于2019-05-06得票数 0
1回答
自变量与因变量的关系
、、、
计算了自变量与因变量之间的距离相关性，验证了各自变量与因变量对之间的非线性关系，得到的各自变量和因变量对的值均不大于0.1，说明变量之间的关系不强。
因此，是否有任何方法，仍然，应用神经网络模型，以获得更好的结果。
浏览 0提问于2020-07-01得票数 0
1回答
我有一个熊猫的数据如下(快照)，我试图重新校准一个回归方程。Loss = (EXP(-1.01 + (-0.08 x mob)) x Price)我想对可用的新数据进行拟合，但不确定如何将新的系数输入到现有的方程中。损失是我的目标变量，暴徒和价格是我的自变量。
例如：New Loss equation = (EXP(b1 + (b2 x mob)) x Price) .请让我知道如何做到这一点？，谢谢
Months RefID Price Loss mob
1/11/2019 100 4.00 3.43 2.00
1/1
浏览 10提问于2022-03-28得票数 0
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我正在尝试使用曲线拟合来拟合一些温度，它看起来像一个正弦函数加到一个线性函数上。我最初的预测有很大的偏差，我相信这是因为我需要调整p0，但是我想知道是否有一个好的方法来获得p0的初始猜测，或者这只是一个没完没了的猜测和检查的游戏。或者，如果有更好的方法获得回归线，请让我知道！谢谢！
浏览 70提问于2020-11-07得票数 0
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用欧拉法求解四维耦合系统
、、、、
我想实现下面代码中给出的系统，但是当我将它增加到1500次迭代时，我会得到以下错误：
警告(来自警告模块)：文件"D:\python测试文件\sys1.py“，第16行dy =c* x*z +w RuntimeWarning:在double_scalars警告中遇到溢出(来自警告模块)：文件"D:\python测试文件\sys1.py”，第17行dz = -b*z + x*y RuntimeWarning: double_scalars警告中遇到的溢出(来自警告模块)：文件"D:\python测试文件\sys1.py“，第18行du = -h*u - x*z Runt
浏览 2提问于2016-03-22得票数 2
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假设我有x值、y值和期望的y值f (来自一些非线性的最佳拟合曲线)。
如何在R中计算R^2？请注意，此函数不是线性模型，而是非线性最小二乘(nls)拟合，因此不是lm拟合。
浏览 1提问于2013-01-26得票数 17
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曲线拟合大型数据集
、、、
现在，我正在尝试将曲线拟合到一个大型数据集；有两个数组，x和y，每个数组都有352个元素。我对数据拟合了一个多项式，效果很好：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
coeff=np.polyfit(x, y, 20)
coeff=np.polyfit(x, y, 20)
poly=np.poly1d(coeff)
但我需要一条更精确的优化曲线，所以我一直在尝试用scipy拟合曲线。以下是我到目前为止拥有的代码：
import numpy as np
import scipy
from scipy import scipy.opt
浏览 3提问于2011-07-28得票数 2
我有一个1000x2的数据文件，用来解决这个问题。
我应该用Acos(wt + phi)来拟合数据。T是时间，它是数据文件中的第一列，即自变量。我需要找到拟合参数(A、f和φ)及其不确定性。
我的代码如下：
%load initial data file
data = load('hw_fit_cos_problem.dat');
t = data(:,1); %1st column is t (time)
x = t;
y = data(:,2); %2nd column is y (signal strength)
%define fitting function
f =
浏览 0提问于2012-10-22得票数 1
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曲线拟合，三角模型
、、、
我试图从表中建模给定x和y值的特定trig函数。我应该找到参数的函数是$A\cdot sin(x\cdot + ph) +d$。$A$是振幅，$x $是周期，$ph$是相移，$d$是垂直位移。这里，$t$是变量。
from pylab import *
from scipy.optimize import curve_fit
time = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23]
waterlevel = [125,199,223,176,101,73,109,181,219,188,122,85]
def h(t,x, A , p
浏览 3提问于2022-08-05得票数 0
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有一个heat_output在temp上的数据帧df_heat。作为第一个近似值，你可以用两个线性模型和一个断点来拟合曲线：
lm(data = df_heat, heat_output ~ temp + I(pmax(17-temp, 0)))
我喜欢拟合低温的线性模型和高温的sigmoid函数，就像 (德国)所建议的那样。断点可以是5°C时的固定值。
如何在R中指定此公式？
浏览 6提问于2021-04-13得票数 0
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