符号回归python示例
时间: 2024-09-30 07:10:29 浏览: 12
在Python中,我们可以使用Scipy库中的`scipy.optimize.curve_fit`函数来进行符号回归。下面是一个简单的例子:
```python
from scipy.optimize import curve_fit
import numpy as np
# 假设我们有数据点,x代表温度,y代表对应的电功率
x_data = [20, 25, 30] # 输入温度
y_data = [500, 625, 750] # 对应电功率
# 定义我们要找的符号函数,这里我们假设是线性方程 P = a*T + b
def symbol_func(x, a, b):
return a*x + b
# 使用curve_fit函数拟合数据并获取最佳参数
params, _ = curve_fit(symbol_func, x_data, y_data)
# 打印最佳拟合参数
print(f"Best fit parameters: a = {params[0]}, b = {params[1]}")
# 使用拟合后的参数计算新数据点的预测
new_x = 22
predicted_power = symbol_func(new_x, params[0], params[1])
print(f"Predicted power at {new_x}°C: {predicted_power}")
```
在这个例子中,我们先定义了一个符号函数`symbol_func`,然后利用`curve_fit`函数求解参数,最后演示如何用这些参数做预测。注意,实际应用中可能需要更复杂的符号函数或更精确的数据预处理步骤。