回答編集履歴
1
追記
test
CHANGED
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@@ -4,11 +4,17 @@
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4
4
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5
5
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import numpy as np
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6
6
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7
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+
from math import exp
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8
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+
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7
9
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from scipy.optimize import curve_fit
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8
10
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9
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-
def f(x, a, b):
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11
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+
def f1(x, a, b):
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10
12
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11
13
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return a*np.exp(x*x+x+b)
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14
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+
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+
def f2(x, c):
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16
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+
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17
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+
return c*np.exp(x*x+x)
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12
18
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13
19
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14
20
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@@ -18,8 +24,36 @@
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18
24
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19
25
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y = np.random.random(n)
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20
26
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21
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-
a, b = curve_fit(f, x, y)
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27
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+
(a, b), cov = curve_fit(f1, x, y)
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22
28
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23
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-
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+
(c), cov = curve_fit(f2, x, y)
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+
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+
print('a, b, a*exp(b), c', a, b, a*np.exp(b), c)
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32
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+
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33
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+
print('MAE[a,b], MAE[c]', np.mean(np.abs(f1(x, a, b)-y)), np.mean(np.abs(f2(x, c)-y)))
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```
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+
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+
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+
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+
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+
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+
追記：
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+
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rkhsさんの回答を受けてcに対する最適化問題も追加しました。
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比較も残しました。
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+
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+
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+
cに対して最適化を行うと正しいフィッティングが得られます。
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+
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+
a,bに対して行うと、運が良ければ解が一致します。
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+
ただし正しくフィッティングできないときもあります。
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+
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+
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+
やはり余分なパラメータを加えると局所最適解にハマりますね。
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+
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+
いろいろと試してみてください。
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