Tính hệ số xác định (R2) và sai số bình phương trung bình gốc (RMSE) của khớp đường cong phi tuyến trong python

In lại Tác giả: Vũ trụ không gian Thời gian cập nhật: 2023-11-03 14:26:10 28 4

nhập numpy dưới dạng np
nhập matplotlib.pyplot dưới dạng plt
từ scipy.optizes nhập Curve_fit

def func(x, a, b, c):
    trả về a * np.exp(-b * x) + c

x = np.linspace(0,4,50)
y = func(x, 2.5, 1.3, 0.5)
yn = y + 0,2*np.random.normal(size=len(x))

popt, pcov = Curve_fit(func, x, yn)

plt.figure()
plt.plot(x, yn, 'ko', label="Dữ liệu bị nhiễu gốc")
plt.plot(x, func(x, *popt), 'r-', label="Đường cong được trang bị")
plt.legend()
plt.show()

print "Lỗi bình phương trung bình: ", np.mean((y-func(x, *popt))**2)

ss_res = np.dot((yn - func(x, *popt)),(yn - func(x, *popt)))
ymean = np.mean(yn)
ss_tot = np.dot((yn-ymean),(yn-ymean))
in "R trung bình:", 1-ss_res/ss_tot

28 4 0

• Gnuplot khớp các hàm lồng nhau

  Cách chính xác để khớp một hàm trong gnuplot là gì? Có bảng tiếp theo cho f(x) không? f(x) = A*exp(x - B*f(x)) Tôi đã cố gắng khớp nó với bất kỳ hàm nào khác bằng cách sử dụng: fit f(x) "data.txt

• triển khai mạng lưới thần kinh động pytorch (phù hợp)

  (1) Đầu tiên tạo tập dữ liệu?

• Cách khớp dữ liệu bằng hàm phi tuyến và vẽ đồ thị dữ liệu bằng ggplot()

  Phép đo cho thấy một tín hiệu có dạng tương tự như hàm căn bậc hai với độ lệch và hệ số. Làm thế nào để tìm các hệ số và vẽ dữ liệu gốc và đường cong được trang bị trong một biểu đồ? require(ggplot2) require(nlmrt) # có thể là vậy

• r - Phù hợp bình phương nhỏ nhất phi tuyến (nls) của mô hình hình sin

  Tôi muốn điều chỉnh hàm sau cho dữ liệu của mình: f(x) = Offset+Amplitudesin(Tần sốT+Phase) hoặc theo Wikipedia: f(x) = C+alphasin(ome

• c# - Lắp các đường dẫn Akima

  Tôi đang cố gắng điều chỉnh các đường dẫn Akima trong C# bằng phương pháp tương tự như công cụ này: https://www.mycurvefit.com/share/4ab90a5f-af5e-435e-9ce4-652c95c

• android — OpenLayers phù hợp trước khi thêm chức năng

  Câu hỏi: Các lớp mở chỉ vừa với bản đồ sau khi thêm các tính năng (trực quan), làm cách nào để tránh điều này? Tôi đang thực hiện việc này Bước 1 - Tạo tính năng var feature = new ol.Feature({...});

• android — Ghép dữ liệu từ biểu đồ D3 để tạo chú giải

  Tôi có một biến dữ liệu có nội dung sau: [Object { Score="2.8", word="Blue"}, Object { Score="2.8", Word="Red"}, Objec

• Việc sử dụng bộ nhớ bùng nổ khi lắp RandomForestClassifier

  Tôi đang cố gắng lấp đầy một khu rừng bằng một nhóm phao có kích thước trung bình Trong [3]: data.shape Out[3]: (401125, 5) [...] forest = forest.fit(data

• matlab - lắp bằng lsqcurvefit

  Tôi muốn điều chỉnh một số dữ liệu bằng hàm Lorentz, nhưng tôi thấy rằng có vấn đề về sự phù hợp khi tôi sử dụng các tham số có bậc độ lớn khác nhau. Đây là hàm Lorentz của tôi: hàm [ value ] = lorentz( x,x0,gamma,amp )

• matlab - Phân biệt giữa các khớp Polyfit căn giữa và chia tỷ lệ

  Tôi có một số dữ liệu muốn lập mô hình để có thể nhận được các giá trị tương đối chính xác trong cùng phạm vi với dữ liệu. Để làm điều này, tôi đã sử dụng polyfit để khớp đa thức bậc 6 và do giá trị trục x của tôi, nó gợi ý rằng tôi nên căn giữa và chia tỷ lệ để có được độ khớp chính xác hơn. Nhưng

• python - phù hợp với nhị thức beta

  Tôi đang tìm cách điều chỉnh dữ liệu theo phân phối nhị thức beta và ước tính alpha và beta, tương tự như cách gói vglm trong thư viện VGAM thực hiện. Tôi chưa thể tìm ra cách thực hiện điều này trong python. Có một cái scipy

• numpy - Lỗi khi khớp tham số scipy.optizes

  Tôi đã sử dụng hàm scipy.optimize.minimize (https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/optimize.html) với

• android — Lắp biểu đồ tròn của phân phối Von Mises

  Trong vài ngày qua, tôi đã cố gắng vẽ biểu đồ dữ liệu vòng tròn bằng python bằng cách xây dựng biểu đồ vòng tròn nằm trong khoảng từ 0 đến 2pi và khớp với phân phối Von Mises. Điều tôi thực sự muốn đạt được là: trang bị được điểm Von-Mises

• LSTM phù hợp với Keras trở nên chậm hơn trong vòng lặp

  Tôi có một vòng lặp đơn giản mà trên mỗi lần lặp sẽ tạo ra một LSTM (có cùng tham số) và khớp nó với cùng một dữ liệu. Vấn đề là quá trình lặp lại mất nhiều thời gian hơn. batch_size = 10 trình tối ưu hóa = opti

• Điều chỉnh, chia tỷ lệ Python/Scipy kde

  Tôi có một chuỗi Python mà tôi muốn điều chỉnh mật độ cho biểu đồ. Câu hỏi: Có cách nào thông minh để đạt được kết quả này bằng cách sử dụng các giá trị từ np.histogram() không? (xem bản cập nhật bên dưới) Vấn đề hiện tại của tôi là khi tôi thực thi kde

• android — Lắp mô hình Keras L1

  Tôi có một mô hình máy ảnh đơn giản (mô hình tuyến tính lasso bình thường) trong đó đầu vào được chuyển sang một "nơ-ron" Dense(1, kernel_regularizer=l1(fdr))(input_layer) nhưng trọng số được thay đổi so với mô hình này

• python - Lắp mô hình sklearn GridSearchCV

  Tôi đang cố gắng giải quyết vấn đề hồi quy trên Bộ dữ liệu Boston với sự trợ giúp của một công cụ hồi quy rừng ngẫu nhiên. Tôi đang sử dụng GridSearchCV để chọn các siêu tham số tốt nhất. Câu hỏi 1: Có nên sử dụng Grid không

• python - Tương tác BSpline phù hợp trong Python

  Một spline bậc ba có thể được gắn vào điểm đầu vào P bằng cách sử dụng hàm sau: defplotCurve(P): pts = np.vstack([P, P[0]]) x, y = pts.T i = np.aran

• lắp điểm 3D python - lắp điểm 3D python

  Tôi có mã python tạo danh sách bộ ba số x, y và z. Tôi muốn sử dụng scipy Curve_fit để phù hợp với z= f(x,y). Đây là một số mã không hợp lệ A = [(19,20,24), (10,

• r - Lắp phân phối Gumbel bằng fitdistrplus

  Tôi đang cố sao chép mã từ câu trả lời này nhưng tôi gặp khó khăn khi làm như vậy. Tôi đang sử dụng phân phối gumbel và fitdistrplus từ gói VGAM. Tôi gặp sự cố khi thực hiện: fit = fi.