【NumPy】回帰分析で曲線近似(非線形フィッティング)

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この記事では、Python言語とNumPyを用いて、回帰分析による曲線近似(非線形フィッティング)の方法をソースコード付きで解説します。

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曲線近似(回帰分析)

PythonモジュールNumPyでは、polyfitメソッドで回帰分析ができます。

【書式】
a1, a2, …, an, b = numpy.polyfit(x, y, n)

■返り値
a1, a2, … ,an:近似曲線の各変数の重み
b:近似曲線の切片
n:近似曲線の変数の個数(次元数)

ソースコード

サンプルプログラムのソースコードは下記の通りです。(2次元曲線の場合)

3次元バージョン→3d.py
4次元バージョン→4d.py

■使用したデータ:nikkei16.csv
(2016年の日経平均株価のデータ)

実行結果

サンプルプログラムの実行結果は下記の通りです。
【2次元】

【3次元】

【4次元】

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