Pythonで関数フィッティングを理解する

Pythonはデータ分析に非常に便利な言語で、その中でもscipyパッケージのcurve_fitモジュールは関数フィッティングによく使われます。この記事では、Pythonを使ってデータに関数をフィットする方法を紹介します。

関数フィッティングとは

関数フィッティングは、観測データに対してモデル式のパラメータを変えていき、最もデータに合うパラメータ値を決定するプロセスです。これにより、実測データがない部分の値を推定（内挿、外挿）できます。

Pythonでのフィッティング

Pythonでフィッティングを行うためには、scipyのcurve_fitを使います。以下に一次関数のフィッティングの例を示します。

from scipy.optimize import curve_fit

# フィッティングしたい関数式を定義する。ここでは一次関数。
def linear_fit(x, a, b):
    return a*x + b

# フィッティングを行う。
x = np.asarray([1,2,4,6,7])
y = np.asarray([1,3,3,5,4])
param, cov = curve_fit(linear_fit, x, y)

このコードでは、まずフィッティングしたい関数式を定義し、その後curve_fit関数を使ってフィッティングを行っています。

フィッティングの評価

フィッティングの結果を評価するためには、カイ二乗や決定係数などの指標を使います。これらの指標は、モデル式がデータにどれだけ合っているかを定量的に示すことができます。

以上、Pythonを使った関数フィッティングの基本的な手法を紹介しました。これらの知識を活用して、自分のデータ分析に役立ててみてください。.