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python - 如何更改 scipy curve_fit/least_squares 步长?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-12-05 07:07:57 26 4
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我有一个 python 函数,它接受一堆(1 个或 2 个)参数并返回一个二维数组。我一直在尝试使用 scipy curve_fitleast_squares 来优化输入参数,以便生成的二维数组与另一个二维数组相匹配-制作。我遇到了这两种方法都将初始猜测作为收敛解返回给我的问题。从我的头上扯下很多头发后,我发现问题是因为它对初始猜测的小增量太小而无法对我的函数返回的二维数组产生任何影响(因为单元格值在数组被量化并且不连续)因此 scipy 假设它在初始猜测时已经达到收敛(或局部最小值)。

我想知道是否有解决这个问题的方法(比如在猜测时强制它使用更大的增量)。谢谢。

最佳答案

我最近遇到了一个非常相似的问题,事实证明这些优化器只适用于连续可微函数。这就是为什么他们会返回初始参数,因为无法区分您想要拟合的函数。在我的例子中,我可以通过在将其插入 curve_fit 优化器之前先对其拟合一个多项式函数来手动使我的拟合函数可微分。

关于python - 如何更改 scipy curve_fit/least_squares 步长?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61996036/

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