线性回归方法模拟sijn(x)

把sijn(x)函数看作是一个带有噪声的线性模型，可以使用线性回归方法来模拟。

具体步骤如下：

1. 生成数据

首先，我们需要生成一些数据来模拟sijn(x)函数。在这里，我们可以使用numpy库中的sin函数来生成sijn(x)函数，再加入一些随机噪声。

import numpy as np

# 生成 x 和 y 数据
n_samples = 100
x = np.linspace(-np.pi, np.pi, n_samples)
y = np.sin(x) + np.random.normal(scale=0.1, size=n_samples)

2. 拟合模型

接下来，我们使用线性回归方法来拟合数据。可以使用sklearn库中的LinearRegression类来实现。

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 拟合线性模型
model = LinearRegression()
model.fit(x.reshape(-1, 1), y.reshape(-1, 1))

3. 预测结果

最后，我们可以使用拟合的模型来预测sijn(x)函数的值，并与原始数据进行比较。

# 预测结果
y_pred = model.predict(x.reshape(-1, 1))

# 绘制拟合曲线和原始数据
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(x, y, 'o', label='data')
plt.plot(x, y_pred, label='linear regression')
plt.legend()
plt.show()

运行代码后，我们可以看到拟合曲线与原始数据的拟合效果。