多項式擬合python

㈠ 用python怎麼預測折線圖的未來趨勢

單靠折線圖的話恐怕是不行的，但你可以從折線圖上選點，用指數平滑曲線或者多項式線性模型去擬合，得到曲線模型。或者，可以使用非參的方法，例如k近鄰，logistic方法去預測點的走勢。

㈡ python中用polyfit擬合出的函數怎麼能直接調用

首先分兩種情況：
1.交互窗口處執行：這個時候由於python的強制縮進，因此想要結束函數的定義只需要按兩下enter即可。
2.在.py文件中編寫，結束函數只需要不再縮進即可
調用函數方法相同，把函數名及參數寫上就可以了，如果有返回值可以
r=functionA(var1)

附：測試代碼（python3運行通過）
# -*- coding:utf-8 -*-
#author:zfxcx
def pt():
print("hello")
pt()

㈢ 如何 計算 多項式 擬合中的 r2值 python

首先需要兩組數，變數和它對應的函數值。 將已有數據插入圖表->版式->趨勢線->多項式->輸入項數->勾選下方「顯示公式」。

㈣ 多項式回歸和多元式回歸區別！

方差分析與回歸分析是有聯系又不完全相同的分析方法。方差分析主要研究各變數對結果的影響程度的定性關系，從而剔除對結果影響較小的變數，提高試驗的效率和精度。而回歸分析是研究變數與結果的定量關系，得出相應的數學模式。在回歸分析中，需要對各變數對結果影響進行方差分析，以剔除影響不大的變數，提高回歸分析的有效性。
方差分析(Analysis of Variance，簡稱ANOVA)，又稱「變異數分析」，是R.A.Fisher發明的，用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。 由於各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。造成波動的原因可分成兩類，一是不可控的隨機因素，另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。方差分析是從觀測變數的方差入手，研究諸多控制變數中哪些變數是對觀測變數有顯著影響的變數。
回歸分析是研究各因素對結果影響的一種模擬經驗方程的辦法，回歸分析（regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的變數的多少，分為一元回歸和多元回歸分析。
回歸分析中，會用到方差分析來判斷各變數對結果的影響程度，從而確定哪些因素是應該納入到回歸方程中，哪些由於對結果影響的方差小而不應該納入到回歸方程中。

㈤ python gradientboostingregressor可以做預測嗎

可以

最近項目中涉及基於Gradient Boosting Regression 演算法擬合時間序列曲線的內容，利用python機器學習包scikit-learn 中的GradientBoostingRegressor完成

因此就學習了下Gradient Boosting演算法，在這里分享下我的理解

Boosting 演算法簡介

Boosting演算法，我理解的就是兩個思想：

1）「三個臭皮匠頂個諸葛亮」，一堆弱分類器的組合就可以成為一個強分類器；

2）「知錯能改，善莫大焉」，不斷地在錯誤中學習，迭代來降低犯錯概率

當然，要理解好Boosting的思想，首先還是從弱學習演算法和強學習演算法來引入：

1）強學習演算法：存在一個多項式時間的學習演算法以識別一組概念，且識別的正確率很高；

2）弱學習演算法：識別一組概念的正確率僅比隨機猜測略好；

Kearns & Valiant證明了弱學習演算法與強學習演算法的等價問題，如果兩者等價，只需找到一個比隨機猜測略好的學習演算法，就可以將其提升為強學習演算法。

那麼是怎麼實現「知錯就改」的呢？

Boosting演算法，通過一系列的迭代來優化分類結果，每迭代一次引入一個弱分類器，來克服現在已經存在的弱分類器組合的shortcomings

在Adaboost演算法中，這個shortcomings的表徵就是權值高的樣本點

而在Gradient Boosting演算法中,這個shortcomings的表徵就是梯度

無論是Adaboost還是Gradient Boosting，都是通過這個shortcomings來告訴學習器怎麼去提升模型，也就是「Boosting」這個名字的由來吧

Adaboost演算法

Adaboost是由Freund 和 Schapire在1997年提出的，在整個訓練集上維護一個分布權值向量W,用賦予權重的訓練集通過弱分類演算法產生分類假設（基學習器）y(x),然後計算錯誤率,用得到的錯誤率去更新分布權值向量w,對錯誤分類的樣本分配更大的權值,正確分類的樣本賦予更小的權值。每次更新後用相同的弱分類演算法產生新的分類假設,這些分類假設的序列構成多分類器。對這些多分類器用加權的方法進行聯合,最後得到決策結果。

其結構如下圖所示：

可以發現，如果要用Gradient Boosting 演算法的話，在sklearn包里調用還是非常方便的，幾行代碼即可完成，大部分的工作應該是在特徵提取上。

感覺目前做數據挖掘的工作，特徵設計是最重要的，據說現在kaggle競賽基本是GBDT的天下，優劣其實還是特徵上，感覺做項目也是，不斷的在研究數據中培養對數據的敏感度。