Q&A
> 非線回帰式を求めたいです。
多項式による近似を求めたいということでしょうか？ サンプルデータとその解を提示できますでしょうか？
前提
Pythonで説明変数が複数ある非線回帰式を求めたいです。
重回帰分析では線形の回帰式の情報ばかりです。
実現したいこと
説明変数が複数ある場合、線形の重回帰分析の情報が
たくさん得られます。
しかし、説明変数が複数ある場合で，非線形の重回帰式をpythonで
求める方法が分かりません。
どのように求めるか、やり方や書籍など
教えていただけますでしょうか。
発生している問題・エラーメッセージ
エラーメッセージ
該当のソースコード
ソースコード
試したこと
線形の重回帰式を求める
補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
ここにより詳細な情報を記載してください。
jbpb0様
アドバイスありがとうございます。
URL拝見しました。説明変数が一つのXに対しての多項式回帰式のようですが、
複数（y(x1,x2,x3))の関数で回帰式を作りたいです。
https://www.delftstack.com/ja/howto/python/perform-multiple-linear-regression-python/#python-%E3%81%A7-scipy-curve-fit-%E3%83%A1%E3%82%BD%E3%83%83%E3%83%89%E3%82%92%E4%BD%BF%E7%94%A8%E3%81%97%E3%81%A6%E8%A4%87%E6%95%B0%E3%81%AE%E7%B7%9A%E5%BD%A2%E5%9B%9E%E5%B8%B0%E3%82%92%E5%AE%9F%E8%A1%8C%E3%81%99%E3%82%8B
の「Python で scipy.curve_fit()メソッドを使用して複数の線形回帰を実行する」のように、xを二次元(縦の並びが別の変数)にして、数式内でx[0], x[1]...と参照すれば、説明変数が複数の場合でも同様に実行できると思います
上記Webページのコード例では線形の式ですが、非線形の式でも大丈夫なはずです
【追記】
上記Webページのコード例は、xの変数名が大文字と小文字が混ざってたり、xが縦に三つ並んでるのに数式ではx[2]が無かったり、矛盾してますが、細部は気にしないでください
回答1件
0
自己解決
jbpb0様に教えていただいた参照サイトをもとに、
scipy.curve_fit() メソッドを応用することで実現できました。
線形回帰より多項式のほうが決定係数が高まり、効果を確認できました。
貴重なアドバイス有難うございました。
投稿2022/09/19 13:32
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