ТАК нуб здесь.
Я создаю оболочку вокруг scipy.optimize.curve_fit для многомерной регрессии. Мне удалось успешно запустить ванильную версию с двумя или тремя независимыми переменными —
Две независимые переменные -
def fn(x, a, b1, b2):
return a + b1*x[0] + b2*x[1]
popt, pcov = curve_fit(fn, x, y)
Три независимые переменные -
def fn(x, a, b1, b2, b3):
return a + b1*x[0] + b2*x[1] + b3*x[2]
popt, pcov = curve_fit(fn, x, y)
Дело в том, что я не знаю, сколько независимых переменных будет на входе, и я не хочу вручную перебирать все перестановки определения функции, что я также не считаю лучшей практикой. Таким образом, возникает вопрос: Как здесь создать функцию fn динамически на основе входного фрейма данных?
