Pentru aproximarea dependențelor experimentale:
np.polyfit(x, y, deg): Calculează coeficienții polinomului de graddegcare aproximează cel mai bine punctele date, minimizând eroarea pătratică medie.np.polyval(coef, x): Evaluează valoarea polinomului pentru orice puncte noi de coordonate.
Exemplu: Ajustarea unei linii drepte de regresie (gradul 1)
import numpy as np
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2.1, 3.9, 6.2, 8.1, 9.9])
# Regresie liniară simplă (deg=1): y = p[0]*x + p[1]
p = np.polyfit(x, y, deg=1)
print(f"Panta: {p[0]:.2f}, Intercept: {p[1]:.2f}")
# Estimare pentru x = 6:
print("Valoare estimată la x=6:", np.polyval(p, 6))
Întrebări & Exemple de Cod:
Regresie Polinomială cu np.polyfit și np.polyvalAi o nelămurire despre utilizarea comenzii
Regresie Polinomială cu np.polyfit și np.polyvalsau ai descoperit un truc / fragment de cod util? Distribuie-l cu ceilalți programatori!Fii primul care pune o întrebare sau distribuie un fragment de cod / prompt!
Nu au fost adăugate încă întrebări sau exemple de cod pentru această pagină. Dacă ai întâlnit o problemă sau ai un snippet util, adaugă-l mai jos pentru a-i ajuta pe ceilalți.