我有一些想要擬合的數據，因此我可以對給定溫度的物理參數值進行一些估計。我將 numpy.polyfit 用于二次模型，但擬合并不像我希望的那么好，而且我對回歸沒有太多經驗。我已經包括了散點圖和numpy提供的模型： S vs Temperature; 藍點是實驗數據，黑線是模型x軸是溫度（以C為單位），y軸是參數，我們將其稱為S。這是實驗數據，但理論上S隨著溫度的升高趨于0，而隨著溫度的降低趨于1。我的問題是：如何更好地擬合這些數據？我應該使用哪些庫，什么樣的函數可以比多項式更好地近似這些數據，等等？如果有幫助，我可以提供代碼，多項式系數等。這是指向我的數據的Dropbox鏈接。（避免混淆的重要說明，雖然它不會改變實際回歸，但此數據集中的溫度列是 Tc - T，其中 Tc 是轉變溫度（40C）。我通過計算 40 使用 Pandas 將其轉換為 T - X）。