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我有一些数据不符合线性回归:
事实上应该“精确地”拟合二次函数:
P = R*I**2
我正在做这个:
model = sklearn.linear_model.LinearRegression()
X = alambres[alambre]['mediciones'][x].reshape(-1, 1)
Y = alambres[alambre]['mediciones'][y].reshape(-1, 1)
model.fit(X,Y)
有没有机会通过做类似的事情来解决它:
model.fit([X,X**2],Y)
最佳答案
您可以使用 numpy 的 polyfit .
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
X = np.linspace(0, 100, 50)
Y = 23.24 + 2.2*X + 0.24*(X**2) + 10*np.random.randn(50) #added some noise
coefs = np.polyfit(X, Y, 2)
print(coefs)
p = np.poly1d(coefs)
plt.plot(X, Y, "bo", markersize= 2)
plt.plot(X, p(X), "r-") #p(X) evaluates the polynomial at X
plt.show()
输出:
[ 0.24052058 2.1426103 25.59437789]
关于python - 使用 sklearn 进行多项式回归的最简单方法?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/37110879/
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