封装好的散点图拟合八大函数回归模型(逆、幂函、对数、S、复合、生长、指数、线性函数，)

最新推荐文章于 2023-08-26 00:37:03 发布

viki viki

最新推荐文章于 2023-08-26 00:37:03 发布

阅读量5.7k

点赞数 17

分类专栏：线性回归拟合函数文章标签：回归数据挖掘人工智能

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/viki_2/article/details/121948864

版权

本文介绍了一种封装好的代码，用于对散点数据进行八大函数（逆、幂、对数、S型、复合、生长、指数、线性）的回归模型拟合。该代码简化了多组数据的分析过程，用户只需导入DataFrame并指定参数即可。文中还提供了虚拟数据集和代码调用步骤，并展示了如何保存回归图片。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

一.知识

给定一些散点，拟合函数去分析其自变量和因变量变动关系，这时候可以选择多种函数去进行拟合

例如excel里面会有添加趋势线这种工具，里面可以选择不同的工具，spss里面有不同函数可以同时选择进行拟合。

但是以上两种方法对单组数据操作比较方便，如果有多组数据就要不停重复导入数据进行操作，查看趋势线，该工作过于繁杂，所以创建了该代码。该函数我已经封装好代码欢迎直接调用我的代码。

我已经虚拟一套数据集作为列子