Как найти функциональное уравнение полиномиальной подгонки? - PullRequest
Новая
       122

Как найти функциональное уравнение полиномиальной подгонки?

0 голосов
/ 13 марта 2020

Я смог сопоставить свои данные с помощью этой справки: Как найти наилучшую степень полиномов? (второй ответ с GridSearchCV), но сейчас мне не удается найти функциональное уравнение подбора , Я пытался решить function_function (X), но я думаю, что использовал это неправильно. Его следует использовать в оценщике с наилучшими найденными параметрами. И я не совсем понимаю, что такое оценщик и как его назвать (estimator.decision_function (data)?)

Это моя часть кода соответствия: 

def PolynomialRegression(degree=2, **kwargs):                          
    return make_pipeline(PolynomialFeatures(degree), LinearRegression(**kwargs))  

X_test = np.linspace(x_min, x_max, 200)[:, None]  
param_grid = {'polynomialfeatures__degree': np.arange(20), 'linearregression__fit_intercept': [True, False], 'linearregression__normalize': [True, False]}
grid = GridSearchCV(PolynomialRegression(), param_grid, cv=7) 
grid.fit(x_fit, y)

model = grid.best_estimator_  
y_test = model.fit(x_fit, y).predict(X_test)
plt.plot(X_test.ravel(), y_test, 'k', linewidth=2, label="fit")

Многие спасибо (я только начал с python и анализа данных, возможно, я ищу неправильно, и вы можете порекомендовать некоторые ссылки)

...