Если ваши данные были категоричными, то вы могли бы использовать логистическую регрессию для соответствия вероятностям принадлежности к классу (классификации).
Однако я понимаю, что вы пытаетесь подогнать данные к сигмовидной кривой, а это означает, что вы просто хотите минимизировать среднеквадратичную ошибку подбора.
Я бы перенаправил вас к функции SciPy , которая называется scipy.optimize.leastsq
: она используется для подгонки методом наименьших квадратов.