Python曲线拟合多函数拟合优度

我正在开发一个Python程序，将曲线拟合到一些共振数据。我使用SciPy曲线拟合来计算函数的曲线，但我使用的是高斯曲线和洛伦兹曲线的组合。我正在计算每个组合的参数和最小二乘误差，但我正在寻找一种方法来测试拟合优度，以找到哪种组合是最好的

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有人知道这样做的最佳方法吗？

我看到了平方误差之和，其中误差是每个点的数据和函数预测之间的差异。最小平方和误差是最佳拟合。嗨，有时我得到的拟合平方和很低，但曲线看起来并不平滑。数据似乎被过度拟合了。过度拟合确实是个问题。高阶函数往往会受到影响。也许你需要一个分段多项式拟合。如果您担心拟合过度，请尝试使用AIC或BIC等信息标准来惩罚模型中的自由度。它们通常被用作模型选择的决策标准。