Підгонка кривої в python (з прикладами)

Часто вам може знадобитися підігнати криву до набору даних у Python.

У наступному покроковому прикладі пояснюється, як підігнати криві до даних у Python за допомогою функції numpy.polyfit() і як визначити, яка крива найкраще відповідає даним.

Крок 1: Створення та візуалізація даних

Давайте почнемо зі створення підробленого набору даних, а потім створимо діаграму розсіювання для візуалізації даних:

 import pandas as pd
import matplotlib. pyplot as plt

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' x ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15],
                   ' y ': [3, 14, 23, 25, 23, 15, 9, 5, 9, 13, 17, 24, 32, 36, 46]})

#create scatterplot of x vs. y
plt. scatter (df. x , df. y ) 

Крок 2: Налаштуйте кілька кривих

Тоді давайте підберемо кілька моделей поліноміальної регресії до даних і візуалізуємо криву кожної моделі на одному графіку:

 import numpy as np

#fit polynomial models up to degree 5
model1 = np. poly1d (np. polyfit (df. x , df. y , 1))
model2 = np. poly1d (np. polyfit (df. x , df. y , 2))
model3 = np. poly1d (np. polyfit (df. x , df. y , 3))
model4 = np. poly1d (np. polyfit (df. x , df. y , 4))
model5 = np. poly1d (np. polyfit (df. x , df. y , 5))

#create scatterplot
polyline = np. linspace (1, 15, 50)
plt. scatter (df. x , df. y )

#add fitted polynomial lines to scatterplot 
plt. plot (polyline, model1(polyline), color=' green ')
plt. plot (polyline, model2(polyline), color=' red ')
plt. plot (polyline, model3(polyline), color=' purple ')
plt. plot (polyline, model4(polyline), color=' blue ')
plt. plot (polyline, model5(polyline), color=' orange ')
plt. show ()

Щоб визначити, яка крива найкраще відповідає даним, ми можемо подивитися на скоригований R-квадрат кожної моделі.

Це значення повідомляє нам про відсоток варіації змінної відповіді, який можна пояснити змінною(ями) предиктора в моделі, скоригованою на кількість змінних предиктора.

 #define function to calculate adjusted r-squared
def adjR(x, y, degree):
    results = {}
    coeffs = np. polyfit (x, y, degree)
    p = np. poly1d (coeffs)
    yhat = p(x)
    ybar = np. sum (y)/len(y)
    ssreg = np. sum ((yhat-ybar)**2)
    sstot = np. sum ((y - ybar)**2)
    results[' r_squared '] = 1- (((1-(ssreg/sstot))*(len(y)-1))/(len(y)-degree-1))

    return results

#calculated adjusted R-squared of each model
adjR(df. x , df. y , 1)
adjR(df. x , df. y , 2)
adjR(df. x , df. y , 3)
adjR(df. x , df. y , 4)
adjR(df. x , df. y , 5)

{'r_squared': 0.3144819}
{'r_squared': 0.5186706}
{'r_squared': 0.7842864}
{'r_squared': 0.9590276}
{'r_squared': 0.9549709}

З результату ми бачимо, що модель з найвищим скоригованим R-квадратом є поліномом четвертого ступеня, який має скоригований R-квадрат 0,959 .

Крок 3: Візуалізуйте остаточну криву

Нарешті, ми можемо створити діаграму розсіювання з кривою поліноміальної моделі четвертого ступеня:

 #fit fourth-degree polynomial
model4 = np. poly1d (np. polyfit (df. x , df. y , 4))

#define scatterplot
polyline = np. linspace (1, 15, 50)
plt. scatter (df. x , df. y )

#add fitted polynomial curve to scatterplot
plt. plot (polyline, model4(polyline), ' -- ', color=' red ')
plt. show ()

Ми також можемо отримати рівняння для цього рядка за допомогою функції print() :

 print (model4)

          4 3 2
-0.01924x + 0.7081x - 8.365x + 35.82x - 26.52

Рівняння кривої виглядає наступним чином:

y = -0,01924x ⁴ + 0,7081x ³ – 8,365x ² + 35,82x – 26,52

Ми можемо використовувати це рівняння, щоб передбачити значення змінної відповіді на основі змінних предиктора в моделі. Наприклад, якщо x = 4, ми передбачимо, що y = 23,32 :

y = -0,0192(4) ⁴ + 0,7081(4) ³ – 8,365(4) ² + 35,82(4) – 26,52 = 23,32

Додаткові ресурси

Вступ до поліноміальної регресії
Як виконати поліноміальну регресію в Python