Anaconda 学習:numpy.polyfit は使わない?

2018-04-16 :  PCクリニック
先月(2018-03-02)の記事「Anaconda 学習:Fitting なら curve_fit」で、

  ・・・・・
  ・・・・・
  Numpypolyfit では、
  一部の係数を固定(多分ゼロに)することが出来ない?
  ・・・・・
  ・・・・・

と書いている。

しかし、なんとか成らないのか?・・・


と云うことで、(若干)学習してみた。

Constrained Polynomial Regression
に辿り着いた。

でも、これは“MATLAB”のお話しなので、
「Constrained Polynomial Regression」で検索してみた。


“Stack Overflow”の
How to do a polynomial fit with fixed points
が見つかったが、
これは、Constrainedと云っても、係数の制約(固定値)ではなくて、
通過点の指定(指定点を通過する(曲)線を求める)と云うものですね。


そこで、
「Constrained Polynomial Regression Python」として検索。

“Stack Overflow”の
Constrained Linear Regression in Python
があった。

これは期待できる。


回答[8]はリンク切れか、scipy.optimize.nnls

回答[9]は、scikit-learn

回答[3]は、scipy.optimize.leastsq with bound constraints


どうも、
係数に関する重み付けではなくて、
Y値(観測値)に対する重み付けの様な?

やはり、ダメ


前回記事の結論通り:

  Fitting なら curve_fit で決まりだナ。



本日はここまで。


Anaconda ( Python ) 学習は続く。


見ていただいた序でとは厚かましい限りですが、
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