Настройте уравнение регрессии с помощью scipy curve_fit на панде DataFrame

Question

Мой вопрос имеет отношение к этому .Допустим, у меня есть следующие панды DataFrame:

import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.optimize import curve_fit

X = np.random.randn(100, 4)     # independent variables
m = np.random.randn(4)          # known coefficients
y = X.dot(m)                    # dependent variable

df = pd.DataFrame(np.hstack((X, y[:, None])),
                  columns=['A', 'B', 'C', 'D', 'Y'])

Вкл. df Я хочу построить регрессионную модель, имеющую следующую функциональную форму:

y_hat = alpha*df['A'] + beta*df['B'] + gamma*(eta*df['C'] + nu*df['D'])

Как я могу это сделатьиспользуя scipy's curve_fit?