pwlf 1.1.2

关于

用于将连续分段线性函数拟合到数据的库。 只需指定所需的线段数并提供 数据。

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阅读blog post。

连续分段线性拟合到数据的示例。

正弦波的连续分段线性拟合示例。

现在可以执行分段常数拟合和分段 多项式！

功能

对于指定数量的线段，可以确定（和预测 从）最优连续分段线性函数f（x）。见this example。

如果 您知道线段终止的特定X位置。见 this example。

如果要传递scipy微分的不同关键字 进化算法见this example。

您可以使用不同的优化算法来找到 使用目标函数确定线段的位置 最小化残差平方和。见this example。

现在，您可以使用多重启动，而不是使用差分进化 使用fitfast（）函数进行梯度优化。您可以指定 要使用的起点数。默认值为2。这意味着 拉丁超立方体采样（空间填充DOE）用于运行2 L-BFGS-B优化。见this example 它运行fit（）函数，然后运行fitfast（）来比较 运行时差异！

安装

现在可以使用pip安装。

[sudo] pip install pwlf

或者克隆回购协议

git clone https://github.com/cjekel/piecewise_linear_fit_py.git

然后用pip安装

[sudo] pip install ./piecewise_linear_fit_py

工作原理

这个 paper 详细说明此库的工作方式。

这是基于分段线性最小二乘拟合的公式， 其中用户必须指定断点的位置。见this post 经过最小二乘回归问题的推导 如果断点位置已知。或者退房 Golovchenko (2004)。

全局优化用于为用户找到最佳位置 定义的线段数。我特别使用differential evolution scipy中的算法。我默认差分进化算法为 有攻击性，而且可能是对你的问题杀伤力过大。所以请放心 将您自己的差异进化关键字传递给库。见 this example。

更改日志

所有更改现在存储在 CHANGELOG.md

新的degree=关键字允许您调整分段常量或 分段多项式！现在可以计算标准误差和p值 对于非线性回归问题！

要求

Python2.7+

numpy（在版本>；=1.14.0上测试）

SCIPY（在版本>；=0.19.0上测试）

pydoe（在版本>；=0.3.8上测试）

可选：

TensorFlow（在=1.13.1版上测试）

许可证

麻省理工学院许可证

引文

@Manual{pwlf,author={Jekel, Charles F. and Venter, Gerhard},title={{pwlf:} A Python Library for Fitting 1D Continuous Piecewise Linear Functions},year={2019},url={https://github.com/cjekel/piecewise_linear_fit_py}}