Как влияет соотношение количества данных и числа параметров на качество подгонки в SciPy?

Соотношение количества данных и числа параметров влияет на качество подгонки в SciPy, так как от этого зависит, например, точность аппроксимации. 15

Если количество данных небольшое, то точность подгонки может снижаться. 1 При увеличении числа параметров возникает проблема переобучения (overfitting). 1

Также важно учитывать начальные параметры функции, так как методы оптимизации начинают работу с ними, незначительно изменяют и проверяют, улучшается ли подгонка. 1 Если изменение параметров даёт незначительное улучшение, то подгонку считают завершённой. 1

Таким образом, для качественной подгонки необходимо учитывать баланс между количеством данных и числом параметров, а также правильно выбирать начальные параметры функции. 1