我在做拟合回归分析时出现了这个错误：
Improper input: func input vector length N=5 must not exceed func output vector length M=4
我知道N是需要拟合的参数个数，M是样本个数，应该样本个数>参数个数。
但是不知道怎么改这个代码：
# Fit implied volatilities directly to obtain first guess on parameter vectors#
i=0
log('Calculating first guess on parameters ...')
for T in expirs:
i+=1
log('Fitting implied volatility on slice '+str(i)+', T='+str(T)+' ...')
chi.loc[T,:]=chi0(T)
chi.loc[T,:]=sp.optimize.leastsq(residSVI,list(chi.loc[T,:]),args=(T))[0]
log('Got parameters:',chi.loc[T,:])
log('Summary of initial guess for parameters:',chi)
###报错###：
Calculating first guess on parameters ...
Fitting implied volatility on slice 1, T=0.010958904 ...
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
/var/folders/b0/hpy4bdl57x55slk98t7zwtk00000gn/T/ipykernel_1517/2592248678.py in 在调用scipy.optimize.leastsq函数时，第一个参数应该是求解的方程的函数，第二个参数应该是初始猜测的参数值的向量。第三个参数是一个元组，用于提供方程函数中需要的其他参数。
出现这个错误的原因是，函数residSVI的输入参数个数为5，但是你传递的初始猜测参数值的向量长度为4。因此，需要在调用函数之前将参数向量补充到长度为5。
下面是修改后的代码：
Fit implied volatilities directly to obtain first guess on parameter vectors#
i=0
log('Calculating first guess on parameters ...')
for T in expirs:
i+=1
log('Fitting implied volatility on slice '+str(i)+', T='+str(T)+' ...')
chi.loc[T,:]=chi0(T)
chi.loc[T,:]=sp.optimize.leastsq(residSVI,list(chi.loc[T,:]) + [0, 0], args=(T))[0]
log('Got parameters:',chi.loc[T,:])
log('Summary of initial guess for parameters:',chi)
希望这能帮到你！
这个错误提示说，拟合函数的输入向量长度N（即参数个数）不能超过拟合函数的输出向量长度M（即样本个数）。也就是说，你需要拟合的参数个数不能大于样本个数。
那么如何解决这个问题呢？首先，你需要确保你拟合的参数个数小于样本个数，或者你需要增加样本个数，使得样本个数大于参数个数。
如果你需要增加样本个数，你可以在residSVI函数中添加更多的样本数据。你也可以尝试使用更多的参数来拟合数据，这样你就可以使用更多的样本数据来拟合。
总之，要解决这个问题，你需要确保拟合函数的输入向量长度（即参数个数）小于拟合函数的输出向量长度（即样本个数）。
另外，你也可以尝试使用其他的最小二乘拟合函数，比如curve_fit函数。这个函数可以通过最小二乘法拟合函数的参数。你可以使用这个函数来代替leastsq函数，看看是否能够解决这个问题。
例如，你可以使用下面的代码来使用curve_fit函数进行拟合：
import scipy.optimize as optimize
# Fit implied volatilities directly to obtain first guess on parameter vectors#
i=0
log('Calculating first guess on parameters ...')
for T in expirs:
i+=1
log('Fitting implied volatility on slice '+str(i)+', T='+str(T)+' ...')
chi.loc[T,:]=chi0(T)
params, _ = optimize.curve_fit(residSVI, list(chi.loc[T,:]), args=(T))
chi.loc[T,:] = params
log('Got parameters:',chi.loc[T,:])
log('Summary of initial guess for parameters:',chi)
这样，你就可以使用curve_fit函数进行拟合，解决Improper input的问题。
希望这些建议能够帮助你解决这个问题。
import scipy.optimize as optimize
# Fit implied volatilities directly to obtain first guess on parameter vectors#
i=0
log('Calculating first guess on parameters ...')
for T in expirs:
i+=1
log('Fitting implied volatility on slice '+str(i)+', T='+str(T)+' ...')
chi.loc[T,:]=chi0(T)
params, _ = optimize.curve_fit(residSVI, list(chi.loc[T,:]), args=(T))
chi.loc[T,:] = params
log('Got parameters:',chi.loc[T,:])
log('Summary of initial guess for parameters:',chi)