Алгоритмы для моделирования нелинейных отношений между двумя векторами

Question

Я хочу построить модель, которая описывает кривую, которая соответствует данным, показанным на диаграмме рассеяния. Я думал, что это будет прямо с использованием sklearn. Но выбор и применение различных методов становится довольно запутанным.

Какие алгоритмы вы бы использовали для решения этой проблемы?

Answer 1

Это действительно вопрос CrossValidated, а не вопрос Python.

Ваши данные явно указывают на простую базовую модель, которая линейна до самого конца, когда, возможно, она станет полиномиальной.

В качестве первого шага, если возможно, я бы исследовал это явление. Это необычно Возможно, что-то не так с источником данных. Но, возможно, нет. Например, физическое явление с двумя различными фазами может привести к получению таких данных.

Что касается моделей, я бы предложил естественные кубические сплайны для этих данных. Они просты и включают в себя вырезание данных в окна, в которые вы помещаете кубические полиномы (особый случай - линия).

Вы могли бы также рассмотреть сглаживание сплайнов и локальную регрессию.

Информацию об этом см. В бесплатном онлайн-учебнике «Введение в статистическое обучение».