使用numpy的有损多项式回归

时间:2012-07-22 04:54:50

标签: python numpy python-2.7 regression

手头的问题是我需要一种数学方法来模拟一组x,y值的符号。具体来说,我知道有多种方法可以使用多项式回归,但是,如果我只关心值的符号(+/-),是否有更简单的方法?我目前这样做的方法:

import numpy
numpy.polyfit(x_bytearray,y_bytearray)

然而,我只关心结果是否给出了y_bytearray值为正的正值,如果y_bytearray值为负则为负。无论如何都要使用polyfit代码来使用除最小二乘以外的其他加权方法吗?

修改 x的符号是sign(x)= x / abs(x)( - 1或1),拟合多项式或其他表达式必须只满足符号(y_bytearray [i])== sign(computed_y [i])的要求)。

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

最小二乘法很受欢迎,因为它简单易行。还有很多其他可能的方法,但它们不太可能在库中实现,所以你必须自己做。

要研究的另一件事是二元分类。有很多分类方法,但其中最好的是随机森林。