При использовании scipy.optimize.curve_fit, какова оптимальная формулировка установленной функции? ⇐ Python

[Anonymous]

Я заметил, что формулировка имеет значение при попытке соответствовать нелинейному уравнению формы y = a + b * x ** c , и мне интересно, какая формулировка в целом приводит к наилучшему соответствию?
формулировка 1

• y = a + b * x ** c
• требует больше, чем максимальное количество оценки функций по умолчанию (maxfev< /code>) < /li>
  Данные масштабирования влияют на результат < /li>
  < /ul>
  формулировка 2 < /h2>
  
  y = d + e * (x ** f - 1) / f (преобразование Box-Cox)
• Эквивалентно формулировке 1, где a = d-e/f , b = e/f и c = f
• Закончите с помощью Maxfev
• . Эффект

Примечание. После масштабирования данных такого, что стандартное отклонение - 1, обе формулировки дают одинаковый результат.


Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/797 ... -the-funct