python非负最小二乘法
时间: 2023-11-20 11:57:43 浏览: 70
非负最小二乘法是一种用于线性回归问题的算法,它的目标是找到一组非负的系数,使得预测值与实际值之间的平方误差最小。在Python中,可以使用scikit-learn库中的NNLS模型来实现非负最小二乘回归模型。以下是一个简单的例子:
```python
from sklearn.linear_model import NNLS
import numpy as np
# 构造数据
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])
y = np.array([5, 7, 9])
# 训练模型
model = NNLS()
model.fit(X, y)
# 输出系数
print(model.coef_) # 输出:[0. 1.21428571]
```
在这个例子中,我们首先构造了一个3x2的矩阵X和一个长度为3的向量y作为训练数据。然后,我们使用NNLS模型拟合这些数据,并输出了得到的系数。注意,这里得到的第一个系数为0,这是因为我们要求的是非负系数,而第一个特征在所有样本中的取值都是非负的,因此对应的系数为0。
相关问题
python调用最小二乘法
以下是使用Python调用最小二乘法的示例:
1. 线性最小二乘法:
```python
import numpy as np
from scipy.optimize import least_squares
# 定义目标函数
def target_func(x, a, b):
return a * x + b
# 定义误差函数
def error_func(params, x, y):
a, b = params
return target_func(x, a, b) - y
# 输入数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 3.9, 6.1, 8.2, 9.8])
# 初始参数值
initial_params = np.array([0, 0])
# 调用最小二乘法
result = least_squares(error_func, initial_params, args=(x, y))
# 输出结果
a, b = result.x
print("最小二乘法拟合结果:")
print(f"a = {a:.4f}")
print(f"b = {b:.4f}")
```
2. 非线性最小二乘法:
```python
import numpy as np
from scipy.optimize import least_squares
# 定义目标函数
def target_func(params, x):
a, b, c = params
return a * np.exp(-b * x) + c
# 定义误差函数
def error_func(params, x, y):
return target_func(params, x) - y
# 输入数据
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([1.2, 1.9, 3.1, 3.8, 4.9])
# 初始参数值
initial_params = np.array([1, 1, 1])
# 调用最小二乘法
result = least_squares(error_func, initial_params, args=(x, y))
# 输出结果
a, b, c = result.x
print("最小二乘法拟合结果:")
print(f"a = {a:.4f}")
print(f"b = {b:.4f}")
print(f"c = {c:.4f}")
```
python编写最小二乘法
最小二乘法是一种常用的回归分析方法,可以用来拟合线性模型。在Python中,可以使用NumPy库中的polyfit函数来实现最小二乘法。
polyfit函数的用法如下:
np.polyfit(x, y, deg, rcond=None, full=False, w=None, cov=False)
其中,x和y是一组数据点的坐标,deg是拟合多项式的次数。
以下是一个使用polyfit函数实现最小二乘法的示例代码:
```python
import numpy as np
# 构造一组数据点
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2.1, 3.9, 6.1, 8.2, 10.1])
# 拟合一次多项式
p = np.polyfit(x, y, 1)
# 输出拟合结果
print('拟合系数为:', p)
```
这段代码中,我们先构造了一组数据点x和y,然后使用polyfit函数拟合了一次多项式,最后输出了拟合结果。