使用Python单调递减曲线拟合

发布时间：2020-12-20 13:40:13 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我有一组数据点,如图所示. 我需要在这些点上拟合曲线,使得曲线单调递减.曲线没有指定的函数形式.我是第一次尝试曲线拟合,一般来说,我想知道如何继续选择某些功能,适合它们并比较它们适合选择最佳功能. 我认为,对于单调递减的曲线,一个约束是一阶导数是负的.

我有一组数据点,如图所示.

我需要在这些点上拟合曲线,使得曲线单调递减.曲线没有指定的函数形式.我是第一次尝试曲线拟合,一般来说,我想知道如何继续选择某些功能,适合它们并比较它们适合选择最佳功能.

我认为,对于单调递减的曲线,一个约束是一阶导数是负的.我正在查看scipy.curve_fit和scipy.interpolate.UnivariateSpline函数,但它们似乎没有约束拟合的选项.在这种情况下使用的最佳功能是什么？谢谢.

解决方法

我担心没有一般功能配件的包装.您必须选择并定义您的功能空间.当你这样做时,它肯定是有限的,并且没有问题来增加系数的约束,以确保你的函数正在减少.

此外,您必须选择您的指标/目标函数.你想最小化SSE还是你的分数有一些权重？或许是一个完全不同的目标？

您可以从以下内容开始：

import numpy as np
impoty scipy.optimize as opt

def objective(pars):
    a,b,c = pars
    return np.sum((y-(a*np.exp(-b*x)+c))**2)

opt.minimize(objective,x0=np.array([12000,0.3,2000]))

（编辑：李大同）

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