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问lmfit -最小化器不接受scipy最小化关键字参数。
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Stack Overflow用户

提问于 2019-11-06 10:13:47

回答 2查看 624关注 0票数 0

我正试图用lmfit将一些模型与我的数据相匹配。见下文的“妇女权利公约”：

import lmfit
import numpy as np

def lm(params, x):
    slope = params['slope']
    interc = params['interc']

    return interc + slope * x

def lm_min(params, x, data):
    y = lm(params, x)
    return data - y

x = np.linspace(0,100,1000)
y = lm({'slope':1, 'interc':0.5}, x)

ydata = y + np.random.randn(1000)

params = lmfit.Parameters()
params.add('slope', 2)
params.add('interc', 1)

fitter = lmfit.Minimizer(lm_min, params, fcn_args=(x, ydata), fit_kws={'xatol':0.01})
fit = fitter.minimize(method='nelder')

为了更早的完成(目前来说，准确性不是最重要的事情)，我想改变停止配合的标准。基于文档和所以上的一些搜索，我尝试提供一些关键字参数(下面一行中的fit_kws)，这些参数将传递给使用的最小化器。我还尝试使用kws和**{'xatol':0.01}。接下来，我还在最后一行中尝试了前面提到的选项，其中我调用了fitter.minimize()。但是，在所有情况下，我都会得到一个TypeError，它会得到意想不到的关键字参数：

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
~/STACK/WUR/PhD/Experiments/Microclimate experiment/Scripts/Fluctuations/mwe.py in <module>()
     25 
     26 fitter = lmfit.Minimizer(lm_min, params, fcn_args=(x, ydata), fit_kws={'xatol':0.01})
---> 27 fit = fitter.minimize(method='nelder')
     28 

~/anaconda3/envs/py/lib/python3.6/site-packages/lmfit/minimizer.py in minimize(self, method, params, **kws)
   1924                         val.lower().startswith(user_method)):
   1925                     kwargs['method'] = val
-> 1926         return function(**kwargs)
   1927 
   1928 

~/anaconda3/envs/py/lib/python3.6/site-packages/lmfit/minimizer.py in scalar_minimize(self, method, params, **kws)
    906         else:
    907             try:
--> 908                 ret = scipy_minimize(self.penalty, variables, **fmin_kws)
    909             except AbortFitException:
    910                 pass

TypeError: minimize() got an unexpected keyword argument 'fit_kws'

有人知道我如何为特定的求解者添加关键字参数吗？

版本信息：

python: 3.6.9

枕木: 1.3.1

lmfit: 0.9.12

python

scipy

lmfit

回答 2

Stack Overflow用户

回答已采纳

发布于 2019-11-09 13:09:53

将关键字参数传递给底层scipy解决程序的最佳方法是使用

# Note: valid but will not do what you want
fitter = lmfit.Minimizer(lm_min, params, fcn_args=(x, ydata), xatol=0.01)
fit = fitter.minimize(method='nelder')

或

# Also: valid but will not do what you want
fitter = lmfit.Minimizer(lm_min, params, fcn_args=(x, ydata))
fit = fitter.minimize(method='nelder', xatol=0.01)

这里的主要问题是xatol不是底层解决器scipy.optimize.minimize()的有效关键字参数。相反，您可能打算使用tol

fitter = lmfit.Minimizer(lm_min, params, fcn_args=(x, ydata), tol=0.01)
fit = fitter.minimize(method='nelder')

或

fitter = lmfit.Minimizer(lm_min, params, fcn_args=(x, ydata))
fit = fitter.minimize(method='nelder', tol=0.01)

票数 0

Stack Overflow用户

发布于 2019-11-12 10:45:22

在github 问题中，我找到了以下解决方案：

fit = fitter.minimize(method='nelder', **{'options':{'xatol':4e-4}})

更新

正如@dashesy所提到的，这与写作是一样的：

fit = fitter.minimize(method='nelder', options={'xatol':4e-4})

这也适用于其他解决方案。

票数 0

页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/58727732

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