Python 中的函数拟合

很多业务场景中，我们希望通过一个特定的函数来拟合业务数据，以此来预测未来数据的变化趋势。(比如用户的留存变化、付费变化等)

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本文主要介绍在 Python 中常用的两种曲线拟合方法：多项式拟合 和 自定义函数拟合。

通过多项式拟合，我们只需要指定想要拟合的多项式的最高项次是多少即可。

运行结果：

对于自定义函数拟合，不仅可以用于直线、二次曲线、三次曲线的拟合，它可以适用于任意形式的曲线的拟合，只要定义好合适的曲线方程即可。

运行结果：

如何用Python进行线性回归以及误差分析

线性回归：

设x,y分别为一组数据，代码如下

import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np

ro=np.polyfit(x,y,deg=1) #deg为拟合的多项式的次数（线性回归就选1）

ry=np.polyval(ro,x) #忘记x和ro哪个在前哪个在后了。。。

print ro #输出的第一个数是斜率k，第二个数是纵截距b

plt.scatter(x,y)

plt.plot(x,ry)

python polyfit函数怎么使用

用polyfit(X,Y,1)得到的拟合函数只能得到a,b，但不能得到线性相关系数R^2。如想要得到其线性相关系数，可以用regress(y,X)，其使用格式

[b,bint,r,rint,stats]

=

regress(y,X);

b——拟合系数

bint——b的置信区间

r——残差值

rint——r的置信区间

stats——检验统计量，第一个就是相关系数

例如：

x=[。。。];y=[。。。]

X=[x

ones(n,1)];

%x的行数（列数）

[b,bint,r,rint,stats]

=

regress(y,X);

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python怎么用线性回归拟合

from sklearn import linear_model#线性回归clf = linear_model.LinearRegression()#训练clf.fit ([[0, 0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2])#表达式参数clf.coef_#测试improt numpy as npx = np.array([1,1])y = x.dot(clf.coef_)

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