0
Ich habe x-y-Daten, wie Funktion aus diesen Daten für die Vorhersage von y mit x-Werten in Python zu etablieren?Wie erstelle ich eine Gleichung aus gegebenen Daten für y Vorhersage?
X Y
396.470001 => 0.012
401.480011 => 0.020
406.48999 => 0.026
411.5 => 0.032
416.51001 => 0.037
777.130005 => 0.357
782.140015 => 0.361
787.150024 => 0.363
792.159973 => 0.365
797.169983 => 0.366
817.200012 => 0.370
832.22998 => 0.373
897.340027 => 0.383
902.349976 =>0.384
907.359985 =>0.384
1092.680054 =>0.388
1097.689941 =>0.387
1102.699951 =>0.385
1283.01001 =>0.299
1293.030029 =>0.294
1298.040039 =>0.291
1303.040039 =>0.287
1308.050049 =>0.282
1313.060059 =>0.277
1318.069946 =>0.270
1323.079956 =>0.263
1328.089966 =>0.254
1333.099976 =>0.244
1338.099976 =>0.233
1343.109985 =>0.221
1348.119995 =>0.207
1443.290039 =>0.095
1628.609985 =>0.149
1633.619995 =>0.151
1638.619995 =>0.152
1643.630005 =>0.153
1648.640015 =>0.154
1653.650024 =>0.154
1658.660034 =>0.155
1663.670044 =>0.155
1668.680054 =>0.155
1673.689941 =>0.155
1678.689941 =>0.154
1683.699951 =>0.154
1688.709961 =>0.153
1693.719971 =>0.152
1698.72998 =>0.151
1703.73999 =>0.150
1708.75 =>0.148
1713.75 =>0.146
1718.76001 =>0.145
1723.77002 =>0.143
1728.780029 =>0.141
1733.790039 =>0.139
1738.800049 =>0.137
1743.810059 =>0.135
1748.819946 =>0.132
1753.819946 =>0.130
1758.829956 =>0.127
1763.839966 =>0.125
1768.849976 =>0.122
1959.180054 =>0.053
2500.120117 =>0.097
Die Kurve sieht wie folgt aus:
Ich habe versucht, alle Polynomgrad aber nicht gut passen.
„alle Polynomgrad“ erhalten können Sie das näher ausführen? Zeigen Sie etwas von dem Code, den Sie ausprobiert haben. –
Dies ist wirklich eine Frage über statistische Modellierung statt Programmierung. Die Daten sind seltsam gruppiert, mit vielen nahen (und redundanten) Messungen und großen Lücken. Fällt der einzelne Punkt bei 1443 und 1959 zu realen oder ausreisenden Artefakten? Mehr Daten werden benötigt. Polynome sind definitiv falsch. Vielleicht würde eine logarithmische oder andere nichtlineare Kurve, die von 0,0 absteigt und sich verjüngt, funktionieren. –
In Übereinstimmung mit @TerryJanReedy würde ich vorschlagen, dass Sie um Rat fragen, zum Beispiel http://stats.stackexchange.com/. Insbesondere, wenn Sie Ihr Modell für Vorhersagezwecke verwenden möchten, wäre eine (einfache) Polynom-Anpassung schlecht beraten. Wie einer meiner alten Professoren vor vierzig Jahren sagte, ist eine Schlange flexibel genug, um alle Daten aufzunehmen, aber man kann nicht wissen, wohin ihr Kopf oder Schwanz gehen wird. Ich würde auch fragen, ob Sie * a priori * Kenntnis über den Prozess haben, der zu diesen Daten geführt hat. –