Python或SQL逻辑回归

给定时间序列数据，我想找到最适合的对数曲线。在Python或SQL中，有哪些好的库可以实现这一点

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编辑：具体来说，我要寻找的是一个库，它可以拟合类似于sigmoid函数的数据，具有上下水平渐近线。

如果你的数据是分类的，那么你可以使用逻辑回归来拟合属于某一类（分类）的概率

但是，我知道您正在尝试将数据拟合到S形曲线，这意味着您只想最小化拟合的均方误差

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我会将您重定向到名为

scipy.optimize.leastsq的函数：它用于执行最小二乘拟合。
找到最佳拟合对数曲线与逻辑回归不同。你有线性回归库吗？我明白你的意思。我使用SQL中的标准线性回归函数（STDDEV、R2、SLOPE等）来寻找最佳拟合线，因此我认为使用逻辑模型的等效过程称为“逻辑回归”。我已经发现了几个站点，它们将回归称为平均线拟合，然而，我也发现了一些站点使用这个术语来实际表示分类。我不是指分类。使用逻辑模型进行直线拟合的标准术语是什么？您正在寻找的可能被称为“逻辑回归”，但拟合直线不是对数的，而是逻辑的。谢谢。我最终使用了scipy.optimize.curve_fit，它似乎使用了类似的方法。