numpy.polyfit(x,y,n)
SciPy.org numpy.polyfitを参考にしています。
テキトーな日本語に加え、テキトーな解釈なので、上の公式マニュアルも読むことをお勧めします。
poly1dと連携させるとかなり便利です。
簡単に回帰線をmatplotで描けます。
np.polyfit(x,y,n)
polyfit(x, y, deg, rcond = None, full = False, w = None, cov = False)
x:numpyのarray型 M行1列
y:numpyのarray型 M行1列 か M行k列
deg:多項式の係数の数
以下省略
戻り値
多項式の係数と切片がarrayで返される
’’’よく分からないけどメモ’’’
Full=Falseかつcov = Trueのとき、多項式係数の推定値の共分散行列が返される
実行
poly1dを使い回帰線を描きます。
ソースコード
%matplotlib inline
import numpy as np
from pylab import *
#ランダムな数を固定
np.random.seed(0)
x = np.random.normal(3.0, 1.0, 100)
y = 10 + x * np.random.rand(100)
'''
多項式回帰
'''
#numpyのarrayに変換
x = np.array(x)
y = np.array(y)
p4 = np.polyfit(x, y, 4)
print('多項式の係数{0}'.format(p4))
xp = np.linspace(0, 8, 100)
p = np.poly1d(p4)
#xとyの散布図
plt.scatter(x,y)
#多項式回帰線
plt.plot(xp, p(xp), c='r')
plt.title('deg = 4')
plt.show()
出力結果
おまけ
過学習
deg=4
deg=3
deg=2
deg=1
