最适合非线性回归的线

Question

如何使下面的水平线跟随数据点？

我有一些Pandas DataFrame个对象，其中包含实际值和预测值随时间的数据（下图显示使用seaborn的温度实际（蓝色）与预测值（橙色）。我希望通过最佳拟合线来传递实际值和预测值，以便轻松比较预测值是否遵循实际值的趋势。下面显示的示例非常清楚地看到它确实如此，但并非所有数据集都是直截了当的。

到目前为止，使用seaborn，似乎对这种最佳拟合的非线性线的支持非常有限。我用了lmplot
sb.lmplot(x='Epoch', y=HOURLYDRYBULBTEMPC', hue='Test', data=data, size=20)
绘制下面的图形，它绘制直线穿过中间的线性回归线。有order参数使用numpy.polyfit，但它无法适应这种数据模式。

我能用什么来做这件事吗？ 如果没有，我可以编写一些代码，将x轴分成n个桶，取每个桶的平均值，并在图形上绘制它们之间的一条线;但是如果我计算这些点，我仍然没有遇到在图表上绘制/叠加的方法。

本文中的大部分other Q&As都是关于线性回归线，或者是针对拟合的数据拟合特定的曲线类型，但是这需要不同的数据集量太耗时应用于，而不是所有这些都将遵循一个很容易建模的曲线。

感谢任何帮助，谢谢。