nlinfit関数を使用して非線形フィットを実行するために、Matlab を使用していました。これにより、2 つの予測子に対する観測された応答のベクトルの適合を作成することができました。引数として、フィード グレードとフィード レートに基づいた分離プロセスによる Cu の回収について考えてみましょう。Matlabs を使用する場合nlinfit()、関数は観測された応答としてデータの列を受け入れ、Rec次に 2 列の予測因子の行列 (この場合は飼料率と飼料グレード) を受け入れました。
Matlab の代わりに Python (NumPy、SciPy、MatPlotLib) を使用するように切り替えましたが、最小化関数で同じ多変数非線形回帰フィッティングを実行できません。多くの観測値を持つ単一の予測変数で問題なく管理できましたが、複数変数の予測変数セットではうまく管理できませんでした。