python曲线拟合准确度评估_使用Python SciPy量化曲线拟合的质量

我使用Scipy CurveFit来适应高斯曲线的数据,并且有兴趣分析合适的质量.我知道CurveFit返回一个有用的pcov矩阵,每个拟合参数的标准偏差可以由参数popt [0]计算为sqrt(pcov [0,0]).

例如此代码段：

import numpy as np

from scipy.optimize import curve_fit

def gaussian(self, x, *p):

A, sigma, mu, y_offset = p

return A*np.exp(-(x-mu)**2/(2.*sigma**2)) + y_offset

p0 = [1,2,3,4] #Initial guess of parameters

popt, pcov = curve_fit(gaussian, x,y, p0) #Return co-effs for fit and covariance

‘Parameter A is %f (%f uncertainty)’ % (popt[0], np.sqrt(pcov[0, 0]))

这给出了拟合曲线方程中每个系数的拟合参数的不确定性的指示,但是我不知道如何最好地获得整体的“拟合参数”,以便我可以比较不同曲线方程之间的拟合质量(例如高斯,超高斯等)

在一个简单的水平上,我可以计算每个系数的百分比不确定度,然后是平均值,虽然我不知道是否有更好的方法？

从在线搜索,从特别有用的“适合性”维基百科页面,我注意到有很多措施来描述这一点.我想知道是否有人知道是否有任何内置Python包/有一个很好的方法量化曲线拟合的一般建议.

感谢任何帮助！

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