問題点scipyのcurve_fitを使って負の指数パラメータを推定する

Question

私はscipyのcurves_fit関数を使って、修正された負の指数関数のパラメータを推定しようとしています。私がcurve_fitと呼ぶときにエラーが出ているのですが、なぜそれが分かりませんか？

関数は次のように定義される。

def negative_exponential(x, carryover, asymptote, speed): 
    return x[0] * carryover + asymptote * (1 - np.exp(-speed * x[1])) 

妥当なパラメータで呼び出された場合、このパラメータを推定するために使用

データをデータフレームに格納されている期待どおりに動作するように思われます。ここで私が呼び出すために使用したコードですcurve_fit

x = df[["Sales_2015", "Calls_2016"]] 
y = df["Sales_2016"] 
popt, pcov = curve_fit(negative_exponential, x.values, y.values) 
print (popt) 

curve_fit機能は、私もx.valuesとy.valuesを渡すことでcurve_fitを呼び出す試してみました。このエラーに

--------------------------------------------------------------------------- 
KeyError         Traceback (most recent call last) 
C:\Users\steve\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\indexes\base.py in get_loc(self, key, method, tolerance) 
    2133    try: 
-> 2134     return self._engine.get_loc(key) 
    2135    except KeyError: 

を与えます。これもまたエラーを出した。

また、このデータを使用してOLSモデルを見積もる際に問題はありません。

私は curve_fit

に任意の提案を渡す前にxとyに何かをする必要があり意味

model = sm.OLS(y, x).fit() 
model.summary() 

？

Answer 1

問題は、xとyの次元でした。データフレームシリーズの移調は、コードを固定しました：

x = d4[["Sales_2015", "Calls_2016"]].transpose().as_matrix() 
y = d4["Sales_2016"].transpose().as_matrix()