python 分段线性回归

以下是Python实现分段线性回归的示例代码：

import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit

# 分段线性函数
def piecewise_linear(x, x0, y0, k1, k2):
    return np.piecewise(x, [x < x0, x >= x0], [lambda x:k1*x + y0-k1*x0, lambda x:k2*x + y0-k2*x0])

# 生成随机数据
x_data = np.linspace(0, 10, num=100)
y_data = 2.5 * x_data + 1.2 + np.random.normal(size=100)

# 拟合分段线性函数
popt, pcov = curve_fit(piecewise_linear, x_data, y_data)

# 输出拟合结果
print("x0 = %.2f" % popt[0])
print("y0 = %.2f" % popt[1])
print("k1 = %.2f" % popt[2])
print("k2 = %.2f" % popt[3])

该代码使用`numpy`和`scipy`库实现了分段线性回归。其中，`piecewise_linear`函数定义了分段线性函数的形式，`curve_fit`函数用于拟合数据并返回拟合参数。在这个例子中，我们生成了一组随机数据，并使用分段线性函数对其进行拟合，最终输出拟合结果。