Пожалуйста, вы можете мне помочь?У меня есть нелинейные данные, которые соответствуют асимметричной сигмоидальной функции.Итак, я сгенерировал сигмовидную функцию.И я использовал это в функции curve_fit для генерации бета1 и бета2.Но сигмоидальная функция, которую я имею, принимает только одну входную переменную.Есть ли сигмоидная функция, которая принимает несколько входных переменных?Вот мой код для функций train_test_split, sigmoid и curve_fit:
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.drop('Montant TLPE', axis=1).values, df['Montant TLPE'].values, random_state=0, test_size=0.2)
def sigmoid(x, Beta_1, Beta_2):
y = 1 / (1 + np.exp(-Beta_1*(x-Beta_2)))
return y
from scipy.optimize import curve_fit
popt, pcov = curve_fit(sigmoid, np.array(X_train), np.array(y_train))
print(" beta_1 = %f, beta_2 = %f" % (popt[0], popt[1]))
Большое спасибо за вашу помощь.