sigmoidal回归与scipy，numpy，python等

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我有两个变量（x和y）彼此之间有一些S形关系，我需要找到某种预测方程，这将使我能够在给定任何x值的情况下预测y的值。我的预测方程需要显示两个变量之间的某种S形关系。因此，我不能满足于产生线的线性回归方程。我需要看到两个变量图的右侧和左侧出现的斜率的逐渐曲线变化。

我在googling曲线回归和python之后开始使用numpy.polyfit，但这给了我可怕的结果，如果你运行下面的代码你可以看到。任何人都可以告诉我如何重新编写下面的代码，以获得我想要的S形回归方程式吗？

如果你运行下面的代码，你可以看到它给出了一个向下的抛物线，这不是我的变量之间的关系应该是什么样子。相反，我的两个变量之间应该存在更多的S形关系，但是与我在下面的代码中使用的数据紧密相符。下面代码中的数据来自大样本研究的手段，因此它们的统计功效比五个数据点所暗示的要多。我没有大样本研究的实际数据，但我确实有下面的方法和他们的标准偏差（我没有显示）。我更愿意用下面列出的平均数据绘制一个简单的函数，但如果复杂性会带来实质性的改进，代码可能会变得更加复杂。

如何更改我的代码以显示最适合的sigmoidal函数，最好使用scipy，numpy和python？这是我的代码的当前版本，需要修复：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Create numpy data arrays
x = np.array([821,576,473,377,326])
y = np.array([255,235,208,166,157])

# Use polyfit and poly1d to create the regression equation
z = np.polyfit(x, y, 3)
p = np.poly1d(z)
xp = np.linspace(100, 1600, 1500)
pxp=p(xp)

# Plot the results
plt.plot(x, y, '.', xp, pxp, '-')
plt.ylim(140,310)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.grid(True)
plt.show()

以下编辑:(重新构建问题）

您的反应及其速度令人印象深刻。谢谢你，unutbu。但是，为了产生更有效的结果，我需要重新构建我的数据值。这意味着将x值重新转换为max x值的百分比，同时将y值重新转换为原始数据中x值的百分比。我尝试使用您的代码执行此操作，并提出以下内容：

import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
import scipy.optimize 

# Create numpy data arrays 
'''
# Comment out original data
#x = np.array([821,576,473,377,326]) 
#y = np.array([255,235,208,166,157]) 
'''

# Re-calculate x values as a percentage of the first (maximum)
# original x value above
x = np.array([1.000,0.702,0.576,0.459,0.397])

# Recalculate y values as a percentage of their respective x values
# from original data above
y = np.array([0.311,0.408,0.440,0.440,0.482])

def sigmoid(p,x): 
    x0,y0,c,k=p 
    y = c / (1 + np.exp(-k*(x-x0))) + y0 
    return y 

def residuals(p,x,y): 
    return y - sigmoid(p,x) 

p_guess=(600,200,100,0.01) 
(p,  
 cov,  
 infodict,  
 mesg,  
 ier)=scipy.optimize.leastsq(residuals,p_guess,args=(x,y),full_output=1,warning=True)  

'''
# comment out original xp to allow for better scaling of
# new values
#xp = np.linspace(100, 1600, 1500) 
'''

xp = np.linspace(0, 1.1, 1100) 
pxp=sigmoid(p,xp) 

x0,y0,c,k=p 
print('''\ 
x0 = {x0}
y0 = {y0}
c = {c}
k = {k}
'''.format(x0=x0,y0=y0,c=c,k=k)) 

# Plot the results 
plt.plot(x, y, '.', xp, pxp, '-') 
plt.ylim(0,1) 
plt.xlabel('x') 
plt.ylabel('y') 
plt.grid(True) 
plt.show()

你能告诉我如何解决这个修改后的代码吗？ 注意：通过重新投射数据，我基本上围绕z轴旋转了2d（x，y）sigmoid 180度。此外，1.000实际上不是x值的最大值。相反，1.000是最大测试条件下来自不同测试参与者的值范围的平均值。

下面的第二个编辑：

谢谢你，ubuntu。我仔细阅读了你的代码，并在scipy文档中查看了它的各个方面。由于您的名字似乎弹出作为scipy文档的作者，我希望您可以回答以下问题：

1.）leastsq（）是否调用residuals（），然后返回输入y-vector和sigmoid（）函数返回的y-vector之间的差异？如果是这样，它如何解释输入y向量和sigmoid（）函数返回的y向量的长度差异？

2.）看起来我可以为任何数学方程式调用leastsq（），只要我通过残差函数访问该数学方程式，而残差函数又调用数学函数。这是真的？

3.）另外，我注意到p_guess具有与p相同数量的元素。这是否意味着p_guess的四个元素分别对应于x0，y0，c和k返回的值？

4.）作为参数发送到residuals（）和sigmoid（）的p是否与将由leastsq（）输出的p相同，而leastsq（）函数在返回之前在内部使用该p？

5.）p和p_guess可以有任意数量的元素，这取决于用作模型的方程的复杂性，只要p中的元素数等于p_guess中的元素数量？

python statistics numpy scipy scientific-computing
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使用scipy.optimize.leastsq：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import scipy.optimize

def sigmoid(p,x):
    x0,y0,c,k=p
    y = c / (1 + np.exp(-k*(x-x0))) + y0
    return y

def residuals(p,x,y):
    return y - sigmoid(p,x)

def resize(arr,lower=0.0,upper=1.0):
    arr=arr.copy()
    if lower>upper: lower,upper=upper,lower
    arr -= arr.min()
    arr *= (upper-lower)/arr.max()
    arr += lower
    return arr

# raw data
x = np.array([821,576,473,377,326],dtype='float')
y = np.array([255,235,208,166,157],dtype='float')

x=resize(-x,lower=0.3)
y=resize(y,lower=0.3)
print(x)
print(y)
p_guess=(np.median(x),np.median(y),1.0,1.0)
p, cov, infodict, mesg, ier = scipy.optimize.leastsq(
    residuals,p_guess,args=(x,y),full_output=1,warning=True)  

x0,y0,c,k=p
print('''\
x0 = {x0}
y0 = {y0}
c = {c}
k = {k}
'''.format(x0=x0,y0=y0,c=c,k=k))

xp = np.linspace(0, 1.1, 1500)
pxp=sigmoid(p,xp)

# Plot the results
plt.plot(x, y, '.', xp, pxp, '-')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y',rotation='horizontal') 
plt.grid(True)
plt.show()

产量

用sigmoid参数

x0 = 0.826964424481
y0 = 0.151506745435
c = 0.848564826467
k = -9.54442292022

请注意，对于较新版本的scipy（例如0.9），还有scipy.optimize.curve_fit函数，它比leastsq更容易使用。使用curve_fit拟合sigmoids的相关讨论可以找到here。

编辑：添加了resize函数，以便可以重新缩放原始数据并移动以适合任何所需的边界框。

“你的名字似乎弹出作为scipy文档的作者”

免责声明：我不是scipy文档的作者。我只是一个用户，也是一个新手。我对leastsq的了解大部分来自阅读由Travis Oliphant撰写的this tutorial。

1.）leastsq（）是否调用residuals（），然后返回输入y-vector和sigmoid（）函数返回的y-vector之间的差异？

是!究竟。

如果是这样，它如何解释输入y向量和sigmoid（）函数返回的y向量的长度差异？

长度是一样的：

In [138]: x
Out[138]: array([821, 576, 473, 377, 326])

In [139]: y
Out[139]: array([255, 235, 208, 166, 157])

In [140]: p=(600,200,100,0.01)

In [141]: sigmoid(p,x)
Out[141]: 
array([ 290.11439268,  244.02863507,  221.92572521,  209.7088641 ,
        206.06539033])

关于Numpy的一个奇妙的事情是它允许你编写在整个数组上运行的“矢量”方程。

y = c / (1 + np.exp(-k*(x-x0))) + y0

可能看起来它适用于浮点数（事实上它会）但是如果你让x成为一个numpy数组，并且c，k，x0，y0浮动，那么等式将y定义为与x相同形状的numpy数组。所以sigmoid(p,x)返回一个numpy数组。有一个更完整的解释，这是如何在numpybook（严重的numpy用户必读）。

2.）看起来我可以为任何数学方程式调用leastsq（），只要我通过残差函数访问该数学方程式，而残差函数又调用数学函数。这是真的？

真正。 leastsq试图最小化残差的平方和（差异）。它搜索参数空间（p的所有可能值），寻找最小化该平方和的p。发送给x的y和residuals是您的原始数据值。他们是固定的。他们不会改变。它是p（sigmoid函数中的参数）leastsq试图最小化。

3.）另外，我注意到p_guess具有与p相同数量的元素。这是否意味着p_guess的四个元素分别对应于x0，y0，c和k返回的值？

正是如此！像牛顿的方法一样，leastsq需要对p进行初步猜测。你提供它作为p_guess。当你看到

scipy.optimize.leastsq(residuals,p_guess,args=(x,y))

你可以认为作为最小化算法（实际上是Levenberg-Marquardt算法）的一部分作为第一遍，最小的调用qazxsw i。注意之间的视觉相似性

residuals(p_guess,x,y)

和

(residuals,p_guess,args=(x,y))

它可以帮助你记住residuals(p_guess,x,y) 的参数的顺序和含义。

leastsq，像residuals一样返回一个numpy数组。数组中的值是平方的，然后求和。这是要击败的数字。然后sigmoid变化，因为p_guess寻找一组最小化leastsq的值。

4.）作为参数发送到residuals（）和sigmoid（）的p是否与将由leastsq（）输出的p相同，而leastsq（）函数在返回之前在内部使用该p？

好吧，不完全是。正如你现在所知，residuals(p_guess,x,y)是多种多样的，因为p_guess搜索最小化leastsq的p值。发往residuals(p,x,y)的p（呃，p_guess）与leastsq返回的p具有相同的形状。显然，值应该是不同的，除非你是一个猜测者的地狱:)

5.）p和p_guess可以有任意数量的元素，这取决于用作模型的方程的复杂性，只要p中的元素数等于p_guess中的元素数量？

是。我没有对非常大量的参数进行压力测试leastsq，但它是一个非常强大的工具。

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我不认为你会得到任何程度的多项式拟合得到好的结果 - 因为所有多项式对于足够大和小的X都会变为无穷大，但是S形曲线将渐近地在每个方向上接近某个有限值。

我不是Python程序员，所以我不知道numpy是否有更通用的曲线拟合程序。如果你必须自己动手，也许这篇关于leastsq的文章会给你一些想法。

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对于Python中的逻辑回归，Logistic regression公开了高性能拟合代码：

scikits-learn

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正如@unutbu所指出的那样，http://scikit-learn.sourceforge.net/modules/linear_model.html#logistic-regression现在提供的scipy拥有一个不那么复杂的呼叫。如果有人想要快速了解相同过程在这些术语中的样子，我将在下面给出一个最小的例子：

scipy.optimize.curve_fit

结果如下图所示：

def sigmoid(x, k, x0): return 1.0 / (1 + np.exp(-k * (x - x0))) # Parameters of the true function n_samples = 1000 true_x0 = 15 true_k = 1.5 sigma = 0.2 # Build the true function and add some noise x = np.linspace(0, 30, num=n_samples) y = sigmoid(x, k=true_k, x0=true_x0) y_with_noise = y + sigma * np.random.randn(n_samples) # Sample the data from the real function (this will be your data) some_points = np.random.choice(1000, size=30) # take 30 data points xdata = x[some_points] ydata = y_with_noise[some_points] # Fit the curve popt, pcov = curve_fit(return_sigmoid, xdata, ydata) estimated_k, estimated_x0 = popt # Plot the fitted curve y_fitted = sigmoid(x, k=estimated_k, x0=estimated_x0) # Plot everything for illustration fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111) ax.plot(x, y_fitted, '--', label='fitted') ax.plot(x, y, '-', label='true') ax.plot(xdata, ydata, 'o', label='samples') ax.legend()

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