Python:使用 2 个或更多数据点推断趋势

Question

我需要能够使用 2-n 个数据点推断出一条可以“查询”的曲线趋势线。在我看来，它看起来有点像这样(蓝线):

这是用于“卡路里计算器”的 - 我有关于基于特定体重的事件燃烧的卡路里量的数据点:例如如果你是 65 公斤，你将燃烧大约 420 卡路里，如果你是 70 公斤，你将燃烧 480 卡路里，如果你是 75 公斤，你将燃烧 550 卡路里，等等。一个轴是卡路里, 另一个重量。

显然，如果我想在没有数据点的情况下找出某个体重燃烧的卡路里量，我需要一条趋势线来“查询”，这让我进入了问题的第二部分: 我该怎么做呢？

总结:

• 如何在 Python 中推断趋势线？
• 如何“查询”这条趋势线以获得基于这条趋势线上某个点的估计值？

Answer 1

numpy 和 scipy 包含让您将表达式拟合到数据点的例程。一旦你有了一个表达式，你就可以在你喜欢的任何时间范围内绘制它。

这个答案 - Nonlinear e^(-x) regression using scipy, python, numpy - 包含一个非线性回归的例子(它是一个指数，就像你的问题一样，但是一个负指数 - 一般来说，用正指数拟合和外推指数是一个坏主意，因为外推对噪声/不确定性非常敏感，以至于它很快就会变得毫无意义)。