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多元函数拟合Python 多元函数拟合方法

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:

如何利用python实现多元ARIMAX建模?

可以在Python中将其实现为一个新的独立函数,名为evaluate_arima_model(),它将时间序列数据集作为输入,以及具有p,d和q参数的元组作为输入。

数据集分为两部分:初始训练数据集为66%,测试数据集为剩余的34%。

python里面多元非线性回归有哪些方法

SciPy 里面的子函数库optimize, 一般情况下可用curve_fit函数直接拟合或者leastsq做最小二乘


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