问题背景
使用Python的scikit-learn
,我正在尝试将二次多项式曲线拟合到一组数据中,使得模型的形式为y = a2x^2 + a1x + a0
并且an
系数将由模型提供。
问题
我不知道如何使用这个包来拟合多项式曲线,而且似乎没有太多清晰的参考资料可以告诉我如何做到这一点(我已经搜索了一段时间)。我看到了这个关于使用NumPy进行类似操作的问题,还有一个比我需要的更复杂的拟合问题。
一个好的解决方案应该是什么样子
希望一个好的解决方案会像这样(示例改编自我正在使用的线性拟合代码):
x = my_x_data.reshape(len(profile), 1)
y = my_y_data.reshape(len(profile), 1)
regression = linear_model.LinearRegression(degree=2) # or PolynomialRegression(degree=2) or QuadraticRegression()
regression.fit(x, y)
我认为 scikit-learn
应该有这样的功能,因为它非常常见(例如,在R
中,拟合公式可以在代码中提供,并且它们应该在这种情况下可以相互替换)。
问题:
有什么好方法可以实现这个功能,或者我可以在哪里找到关于如何正确实现此功能的信息?