НЕЛИНЕЙНАЯ РЕГРЕССИЯ PYTHON

Нелинейная регрессия представляет собой статистический метод прогнозирования значения зависимой переменной, основанный на нелинейной функции от одной или нескольких независимых переменных. В Python нелинейную регрессию можно выполнять с помощью библиотеки SciPy.

Для примера рассмотрим нелинейную регрессию на основе классической задачи косинусоидальных данных.

x = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([0.1, 0.9, 2.1, 3.2, 4.1, 5.2])
from scipy.optimize import curve_fit
def func(x, a, b, c):
return a * np.sin(b * x) + c
popt, pcov = curve_fit(func, x, y)

В этом примере мы используем функцию curve_fit из библиотеки SciPy для выполнения нелинейной регрессии. Мы также определяем нелинейную функцию func, которую мы будем использовать для моделирования данных.

В результате выполнения примера мы получаем параметры нашей модели, сохраненные в переменной popt. Мы можем использовать эти параметры для прогнозирования будущих значений зависимой переменной на основе независимой переменной.

Таким образом, использование библиотеки SciPy позволяет нам легко и эффективно выполнять нелинейную регрессию в Python.

1.1 Нелинейная регрессия в Excel

Решение задачи регрессии - Глубокое обучение на Python

16 Полиномиальная регрессия

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

Что такое полиномиальная регрессия? Душкин объяснит

ML: Давайте разберемся в другом виде регрессии: non-linear regression

модели нелинейной регрессии

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

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

BLGPG-51A0000D0186-24-09-20-01

Новые материалы: