从散点图拟合数据

Question

我有一个包含两列的数据框，我对其进行了散点图绘制，并得到如下图所示的内容：

我想知道是否有一种方法可以找到最适合它的分布曲线，因为我发现这些教程只关注一个变量的分布（例如，这种情况。我正在寻找这样的东西：

有人针对这种情况有任何指示或示例代码吗？

Answer 1

您可以尝试使用 拟合不同次数的多项式numpy.polyfit。它以 x、y 和拟合多项式的次数作为输入。

您可以编写一个循环，从 1 迭代到 5 度数。使用函数返回的系数绘制 f(x)。

对于以度为单位的 d：

• 使用 np.polyfit(x, y, d) 进行拟合

• 获取系数并可选择绘制 d 度的 f(x)

• 然后求平方和 (yi - f(xi))^2

请注意，平方和只是误差的指示 - 一般来说，它会随着度数的增加而下降，但绘图会向您显示是否过度拟合数据。

这只是解决问题的方法之一。