拟合非线性回归熊猫

Question

我有一个数据集Coronavirus cases per day with dates 然后，我绘制了此图，“案例与天”，这是一条曲线。 Graph

我想用一条曲线来预测未来的情况。但是该怎么做呢？我是新手，我习惯于线性回归。拟合线性回归线要简单得多。是否有任何简单的方法可以拟合曲线？我尝试过youtube，但与此相关的视频并不多。 以及如何打印未来10天的预测病例？ 非常感谢。

Answer 1

如果要拟合高阶多项式，通常会寻找spline fitting或polyfit。样条曲线拟合将使用指定数量的线段绘制拟合，其中多边形拟合将指定顺序的多项式拟合给定系统。

文档中用于样条拟合的示例：

x = np.linspace(0, 10, num=11, endpoint=True)
y = np.cos(-x**2/9.0)
f = interp1d(x, y)

来自polyfit的文档

x = np.array([0.0, 1.0, 2.0, 3.0,  4.0,  5.0])
y = np.array([0.0, 0.8, 0.9, 0.1, -0.8, -1.0])
z = np.polyfit(x, y, 3)

Polyfit的优点是可以通过在值上调用生成的polyfit函数来相当容易地进行推断，而样条拟合则需要更高级的推断方法as per this post here。