非线性回归模型python

非线性回归模型在Python中可以通过使用相关库来构建和拟合。一个常用的非线性回归模型是sigmoid函数模型。在Python中，可以使用NumPy和matplotlib库来实现。

首先，导入相关库：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

然后，定义sigmoid函数模型：
def sigmoid(x, Beta_1, Beta_2):
y = 1 / (1 + np.exp(-Beta_1*(x-Beta_2)))
return y

接下来，可以使用该模型来拟合数据。具体的数据集和参数初始化可以根据具体需求进行设置。

这是一个简单的非线性回归模型的示例，用于拟合中国1960年到2014年的GDP数据。具体的代码和数据可以参考引用\[1\]中提供的博客。

请注意，非线性回归模型的选择和参数初始化需要根据具体问题和数据集进行调整和优化。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【机器学习】python实现非线性回归（以中国1960-2014GDP为例）](https://blog.csdn.net/dream_of_grass/article/details/125282101)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]