Discussion :

[sdecorme]

Bonjour,
Dans mon bout de code j'utilise la fonction polyfit et à chaque utilisation j'ai un warning.

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
Warning: Polynomial is badly conditioned. Add points with distinct X
values, reduce the degree of the polynomial, or try centering and
scaling as described in HELP POLYFIT.

mes valeurs sont proches mais forcément distinctes

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

1
2
3
4
5
6
7
 
% %f
%min x 0.071094 
%max x 0.071095 
%min y 0.770701 
%max y 0.770702
p = polyfit(x,y,2);

Je voudrais savoir si ce warning est dangereuse car c'est mon seul warning.
Merci

[Jean Dumoncel]

Bonjour,

est-ce que le résultat te parait correct?

Sinon, tu peux suivre le conseil inclus dans le warning:

or try centering and scaling as described in HELP POLYFIT.

[le fab]

non, ce warning te dis juste qu'un degré 2 pour ton polynôme, c'est peut être un peu trop par rapport à tes points
en gros, un polynôme de degré 1 (une droite) suffirait peut être

à toi de voir, en superposant tes points, le polynôme de dégrée 1 et 2 et de choisir

[sdecorme]

Donc ce n'est pas grave docteur.
ça veut dire quoi "centering" et "scaling" , je ne veux pas modifier mes valeurs avant de les traiter.

Ce n'est pas une droite mais bien une courbe voila pourquoi j'utilise l'ordre 2 par contre ce qui le perturbe , c'est que mes valeurs sont très petites d’où le faible écart entre les points : après la 4eme décimale.
Mais bon ça marche parfaitement.

Merci

[le fab]

en fait polyfit peut avoir du mal avec certaine valeurs trop proches (visiblement ton cas) ou top lointaines ... on conseilles pour cela de normaliser ses données avant de passer par polyfit (cad faire en sorte qu'elles aillent de 0 à 1)
c'est ce que le warning te conseilles en parlant de "centering scaling"

mais je le répète : rien ne vaut dans ton cas un diagnostique visuel des solutions proposées par polyfit
si elles ne te plaisent pas, tu peut regarder du coté de la normalisation de tes données, sinon, tu laisse tel quel

Fabien

PS : tu as la fonction corrcoef pour t'aider à mesurer la qualité de ton fitting