python里面多元非線性回歸有哪些方法？在SciPy中，子函數(shù)庫進(jìn)行了優(yōu)化。一般情況下，曲線擬合可以采用函數(shù)直接擬合或最小二乘擬合的最小二乘法

主（4個自變量和1個因變量）多元函數(shù)擬合的matlab程序。它可以用非線性回歸函數(shù)（或lsqsurvefit函數(shù)）來實(shí)現(xiàn)。代碼：代碼：代碼：代碼：代碼：代碼：代碼：代碼：代碼：代碼：代碼：X1=[0.550000.650.650.650.650.650.650.650.650.6500.5500.5500.5500.5500.5500.5500.55000.5500.650.650.650.650.650.650.650.650.650.650.650.65000.550.550.5500.550.550.5500.550.550.550.550.550.550.550.550.550.550.550.550.550.5500.5500.550.550.550.550.550.5500.550.550.550.5500.550.550.5500.550.550.5500.550.5500.55001.61.61.61.61.61.61.61.61.6111.41.41.41.41.41.41x（：，1）a（3）*x（：，2）a（4）*x（：，3）a（5）*x（：，4））[a，R，J]=nlinfit（x，y，func，A0）AY1=func（a，x）[yyy1]運(yùn)行上述代碼，得到A1=-1.52778571412534；A2=11.4823809522886；A3=-0.359047619087202；A4=0.004411904761147387；A5=-0.23363095238449多元函數(shù)表達(dá)式，y=A1A2*X1A3*x2A4*X3A5*x4nlinfit與lsq曲線無明顯差異。前者用回歸法求解，后者用最小二乘法求解。它們都可以用于非線性函數(shù)和線性函數(shù)。

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該模型擬合的預(yù)測值與實(shí)際值非常接近，與以往的結(jié)果不可能完全一致。模型擬合主要取決于預(yù)測值與實(shí)際值之間的誤差。誤差越小，精度越高，但并不意味著必須與實(shí)際結(jié)果相等。

因此，您的配件組合非常好，這意味著該型號是可以接受的。至于你現(xiàn)在擬合的方程中的幾個系數(shù)，非常小，我建議你盡量刪除哪些系數(shù)，然后只保留幾個估計(jì)值大的參數(shù)，重新擬合的效果可能非常接近現(xiàn)在的效果。在這種情況下，一般建議刪除那些系數(shù)非常小的，這樣模型就會非常簡單明了

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