ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНАЯ РЕГРЕССИЯ PYTHON

Экспоненциальная регрессия в Python - это математический инструмент, используемый для аппроксимации экспоненциальных данных. Он может быть использован для анализа временных рядов, в которых экспоненциальный рост или падение является важной характеристикой.

Для создания модели экспоненциальной регрессии в Python необходимо использовать библиотеку SciPy. Она содержит функции для аппроксимации данных, включая экспоненциальную регрессию. Ниже пример кода:

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2.1, 3.7, 6.2, 7.8, 12.5]
params, cov = curve_fit(lambda t,a,b: a*np.exp(b*t), x, y, p0=(1, 0.1))

В этом примере мы импортируем библиотеки SciPy и NumPy, которые необходимы для работы с экспоненциальной регрессией. Затем мы создаем массивы данных для x и y и используем функцию curve_fit для получения параметров регрессии.

Экспоненциальная регрессия используется во многих областях, включая финансовую аналитику, маркетинг и научные исследования. Она может помочь в прогнозировании будущих тенденций и определении важных точек данных.

Пример использования экспоненциальной регрессии в маркетинге: компания может использовать ее для анализа продаж своих товаров и определения, какие товары наиболее популярны, а также для прогнозирования будущих продаж.

Линейная регрессия в Python за 13 МИН для чайников [#Машинное Обучения от 16 летнего Школьника]

Что такое полиномиальная регрессия? Душкин объяснит

[ОТКРЫТЫЙ КУРС] Python для финансистов - Модуль Statsmodels. Линейная регрессия - Урок 11

11. Анализ данных на python: линейная регрессия

Что такое экспоненциальная регрессия? Душкин объяснит

Метод экспоненциального сглаживания

Множественная Линейная Регрессия -- Машинное Обучение

Множественная линейная регрессия в Python. Машинное обучение ПРОСТО! ПРОГНОЗИРУЕМ ЦЕНУ НЕДВИЖИМОСТИ!

BLGPG-F1139F9961EF-24-09-20-00

Новые материалы: