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Python中的渐近回归?

modeling curve-fitting statistics machine-learning python

neo4k · 技术社区 · 7 年前

我有 this y 值最终必须达到渐近极限。以下是前300个条目的曲线图:

我看到了 asymptotic regression y = b0 + b1*(1-exp(-exp(lrc) * x) )我认为这将是适合这些数据的最佳模型。R似乎已经有了 function 在它的图书馆里,但我在蟒蛇

(1) 是否存在以下Cleb所回答的渐近回归或相关饱和动力学模型的库函数?如果没有,如何使用scipy.optimize.curve_fit对其建模?

(2) 另外,如何预测曲线的最大整数值?示例,如果 y=2454.1234 是处的值 X=10**20 y=2545.5678 在 X=10**50 ,对于某个模型,我想获得 2454

谢谢你的帮助。

1 回复 | 直到 7 年前

Cleb 7 年前

scipy's curve_fit function .我使用了不同的模型,但你可以很容易地改变它。

这是一段非常不言自明的代码:

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd


def f(x, a, b, n):
    return a * x ** n  / (x ** n + b)


data = pd.read_csv('data.txt.txt', sep='\t')

y = data['y'].astype(float)
x = data['X'].astype(float)

popt, pcov = curve_fit(f, x, y, p0=[1800., 20., 1.])

plt.scatter(x, y)
plt.plot(x, f(x, *popt), 'r-')

plt.show()

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