[英]Regression with a multi-variable function
我有這個代碼來適應只有一個變量(x)的 function:
from scipy.optimize import curve_fit
def func(x, s, k, L,A):
return A + (L * (1/(1+((x/k)**(-s)))))
init_vals = [0.4,4, 100,50]
# fit your data and getting fit parameters
popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata, p0=init_vals, bounds=([0,0.1, 1,0], [10,10, 1000,1000]))
但現在我需要適合這個:
def func(x, s, k, L,A):
return A + (L * (1/(1+(((b1*x1+b2*x2+b3*x3)/k)**(-s)))))
x 現在是 f(x1,x2,x3)
應該是這樣嗎?
def func(x, s, k, L,A):
return A + (L * (1/(1+(((b1*x[0]+b2*x[1]+b3*x[2])/k)**(-s)))))
在這種情況下, xdata
必須是(3,n)
形狀的數組。
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