python - Numpy polyfit 预测 - 如何在“训练”数据中包含错误？
问题描述
我使用大约 10 对数据点来拟合多项式曲线，然后我使用这个模型来预测另外 100 个左右的点的值，在 Python 中使用简单的 numpy polyfit。数据来自实验室实验，因此用于创建模型的 10 个数据点（使用 numpy.poly1d）存在与之相关的错误，有些非常显着。预测本身的错误很小，因为数据具有明确定义的逻辑曲线，但是仅忽略与“训练数据”相关的错误将是非常不准确的。
您将如何在最终预测中包含训练数据错误？
解决方案
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