python机器学习非线性拟合,python 非线性拟合

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python机器学习非线性拟合的问题，于是小编就整理了5个相关介绍python机器学习非线性拟合的解答，让我们一起看看吧。

1. 拟合是什么意思？
2. 非线性拟合优度怎么评价？
3. 如何进行origin的曲线拟合？
4. wps图表中怎么非线性拟合曲线？
5. 求教，origin的洛伦兹拟合怎么弄？

拟合是什么意思？

有个数据拟合详细释义如下：数据拟合又称曲线拟合，俗称拉曲线，是一种把现有数据透过方法来代入一条数式的表示方式。

科学和工程问题可以通过诸如***样、实验等方法获得若干离散的数据，根据这些数据，我们往往希望得到一个连续的函数（也就是曲线）或者更加密集的离散方程与已知数据相吻合，这过程就叫做拟合(fitting)。

（图片来源网络，侵删）

非线性拟合优度怎么评价？

拟合以后点右键，趋势线选项，显示R的平方值。 拟合优度（Goodness of Fit）是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R^2。R^2的取值范围是[0，1]。R^2的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R^2的值越接近0，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。

如何进行origin的曲线拟合？

1.第一步，打开origin，导入你要处理的数据后，点击界面左下方的作图工具，做一个简单的点图。

2.第二步，公式的建立。我们要根据点图进行公式基本结构的一个推算。如果你对自己的数据最后能够拟合出来的形式不太明确，也可以结合excel进行。在tools项目中找到fitting fuctions builder，点击。进入公式设计界面。

3.第三步，按照下图分别对相关项目进行设置。在这里我设置了简单的二次函数。

4.第四步，公式进行运算，检验公式的正确性。运算结束后我们就可以点击finish就可以进行拟合了。

在数据分析项目中，找到非线性拟合项目。找到我们之前设计好的公式。origin默认分类到未命名一项中，我们也可以自己设置。点击后进入拟合界面。

5.第五步，点击fit，即进行运算。得到我们要用的相关数据处理结果。

以origin8.0为例，做曲线拟合的步骤如下：

1、打开计算机后，在计算机桌面双击OriginPro 8.0快捷键打开。敲击键盘中的Ctrl+N出现图1界面，选中New选项卡里的Project，单击OK按钮即可建立新的工作界面。

2、把自己测量的数据填入响应的表格。如本文中A(X)列为温度，B(X)列为光强度。研究的规律就是随着温度的增加，光强度的衰减情况。

3、选中A(X)和B(X)列的全部数据，然后依次Plot→Symbol→Scatter，可知温度跟光强度是线性关系，所以要进行线性拟合，接下来依次点击Analysis→Fitting→Fit Linear→Open Dialog。

4、在Linear Fit选项卡中单击OK按钮，然后在跳出来的Reminder Message选项卡中单击OK按钮后会得知光强度与温度的函数关系为：y=-0.45802x+122.1011，拟合度R²因子达0.***238。

wps图表中怎么非线性拟合曲线？

主菜单上是选择 插入→图表→XY散点图→平滑线散点图→下一步→数据区域（列）→选择两列数据→下一步→完成→右击曲线→添加趋势性→选择线性→选择选项→打勾（设置截距，显示公式，显示R平方值）→确定。这样就完成了函数的拟合。

求教，origin的洛伦兹拟合怎么弄？

origin界面用Ctrl+Y键,调出非线性拟合界面,在里面有各种拟合函数,若是没有你的洛伦兹函数那就自定义一下,然后进行拟合分析,细节问题建议你去emuch.net查,东西很全!

到此，以上就是小编对于python机器学习非线性拟合的问题就介绍到这了，希望介绍关于python机器学习非线性拟合的5点解答对大家有用。

标签： 拟合 非线性 数据