怎么看拟合的函数关系式
时间: 2023-08-21 16:01:56 浏览: 101
在使用 `polyfit` 函数拟合数据后,返回的系数矩阵 `p` 中存储了拟合函数的系数,其中最后一个元素是最高次项的系数,倒数第二个元素是次高项的系数,以此类推。因此,可以根据 `p` 的元素来确定拟合的函数关系式。
例如,如果使用二次多项式函数进行拟合,那么 `p` 中存储的就是 $y=ax^2+bx+c$ 中的系数。可以按照如下方式查看拟合函数的关系式:
```matlab
a = p(1);
b = p(2);
c = p(3);
disp(['拟合函数为 y=', num2str(a), 'x^2 + ', num2str(b), 'x + ', num2str(c)]);
```
这样,就可以输出拟合函数的关系式了。同样,如果使用其他次数的多项式函数进行拟合,只需要相应地修改代码即可。
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matlab指数拟合函数
在Matlab中,可以使用polyfit函数进行指数拟合。具体步骤如下:
1. 将指数关系转化为线性关系,即将a = A*exp(B*x)转化为lna = B*x + lnA。
2. 对lna和x进行线性拟合,得到拟合系数p。
3. 根据拟合系数p,可以求出指数拟合的解析式,即A = exp(p(2)),B = p(1)。
4. 也可以使用polyval函数,直接得到拟合曲线。
需要注意的是,polyfit函数的第一个参数是自变量x,第二个参数是因变量y,第三个参数是拟合多项式的次数。而polyval函数的第一个参数是拟合系数p,第二个参数是自变量x。
logisticregression()拟合得到的回归系数和截距怎么写成函数关系式
假设我们有 $n$ 个特征变量 $x_1, x_2, ..., x_n$,以及对应的回归系数 $\beta_1, \beta_2, ..., \beta_n$ 和截距 $\beta_0$,则 logistic regression 模型的函数关系式可以写成:
$$
P(y=1|x_1, x_2, ..., x_n) = \frac{1}{1 + e^{-(\beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + ... + \beta_nx_n)}}
$$
其中,$y$ 表示二分类的结果,$P(y=1|x_1, x_2, ..., x_n)$ 表示在给定特征变量 $x_1, x_2, ..., x_n$ 的情况下,$y$ 为正类的概率。而 logistic regression 的目标就是求出最优的回归系数 $\beta_0, \beta_1, \beta_2, ..., \beta_n$,使得模型的预测结果尽可能接近真实标签。