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Python调用实现最小二乘法的方法详解
最小二乘法是一种常用的数据拟合算法，可以求解回归分析、模式识别等问题。本文将介绍如何使用Python调用最小二乘法的方法。
SciPy库中的optimize子库提供了最小二乘法的函数leastsq。使用该函数，需要先定义误差函数和初始参数，然后将其传入leastsq函数中。示例代码如下：
import numpy as np
from scipy.optimize import leastsq
# 定义误差函数
def error_func(p, x, y):
a, b, c = p
return y - (a * x**2 + b * x + c)
# 定义初始参数
p0 = [1, 1, 1]
# 生成数据
x = np.linspace(0, 1, 101)
y = 3 * x**2 + 2 * x + 1 + np.random.randn(101) * 0.1
# 调用最小二乘法函数
p, success = leastsq(error_func, p0, args=(x, y))
# 输出拟合结果
print("a={:.2f}, b={:.2f}, c={:.2f}".format(*p))
上述代码中，error_func函数为误差函数，p为参数向量，x和y为数据集。p0为初始参数估计值，leastsq函数返回拟合参数以及是否成功的标志位。
numpy库中的polyfit函数可以实现最小二乘法。该函数以x和y为输入，返回多项式系数。示例代码如下：
import numpy as np
# 生成数据
x = np.linspace(0, 1, 101)
y = 3 * x**2 + 2 * x + 1 + np.random.randn(101) * 0.1
# 调用polyfit函数
p = np.polyfit(x, y, 2)
# 输出拟合结果
print("a={:.2f}, b={:.2f}, c={:.2f}".format(*p))
上述代码中，polyfit函数返回的多项式系数即为拟合参数。
本文介绍了两种Python调用实现最小二乘法的方法：使用SciPy库实现和使用numpy库实现。两种方法中，numpy库的polyfit函数更为简单方便，而使用SciPy的leastsq函数可扩展性更强。根据具体场景选择适合的方法即可。
假设有以下数据集：
x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 8, 10, 13]
使用numpy库实现最小二乘法，代码如下：
import numpy as np
x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 8, 10, 13]
p = np.polyfit(x, y, 1)
print("a={:.2f}, b={:.2f}".format(*p))
上述代码中，拟合结果为a=2.07, b=2.36。
假设有以下数据集：
x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 3, 5, 8, 10, 13]
使用SciPy库实现最小二乘法，代码如下：
import numpy as np
from scipy.optimize import leastsq
# 定义误差函数
def error_func(p, x, y):
a, b = p
return y - (a * x + b)
# 定义初始参数
p0 = [1, 1]
# 调用最小二乘法函数
p, success = leastsq(error_func, p0, args=(x, y))
# 输出拟合结果
print("a={:.2f}, b={:.2f}".format(*p))
上述代码中，拟合结果为a=2.07, b=2.36。
注意，示例二中，定义的误差函数为一次函数，初始参数估计值为[1, 1]。
本文链接：http://task.lmcjl.com/news/14198.html