問題タブ [lmfit]

たとえば、私はデータを持っています：

ここで、x は x 軸で、y1、y2、y3 は 3 つの異なるデータ セットであり、これらは一緒に適合されます。

簡単にするために、フィッティング コードの縮小バージョンを次に示します。

in minimize(objective, fit_params, args=(x, data)): datais data[y][z]: y - データ セット、z - そのデータ セット内のデータ。そしてxx軸です。

不足しているデータ ポイントを無視するか、スクリプトを書き直して、各データが独自の x 軸を持つように、Python スクリプト lmfit 最小化を変更するにはどうすればよいですか?:

また、複数の最小化フィットを使用することはできません (スクリプトは実際には上記よりも複雑です)。 )) は有効な回答ではありません。

パラメータの信頼区間の LMFIT 実装へのリンクは次のとおりです: http://lmfit.github.io/lmfit-py/confidence.html 私が使用しているコードは次のとおりです。

私は実験データを持っています:

そして式f(x) = m1 + m2 / (1 + e ^ (-m3*(x - m4)))。m1, m2, m3, m40.05 < m1 < 0.3 0.3 < m2 < 0.8 0.05 < m3 < 0.5 100 < m4 < 200 を最小二乗法で見つける必要があります。

私が使用curve_fitし、私の機能は次のとおりです。

しかし、プログラムはエラーを返します:RuntimeError: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 1000.

何をすべきか？

正しく動作せず、次の警告が表示されます:

しかし、正しく動作します

Lmfit も機能しません。

私は python と lmfit モデルにまったく慣れておらず、いくつかの問題を抱えています。ピーク関数 (Gaussian または Voigtian プロファイルなど) を実験データに当てはめたいのですが、良い結果が得られません。その最適な適合は、線形関数であり、ピーク プロファイルのベース ラインを表します。

フィッティング プロセスの x データは、0 から 100 までの単純な数字です。私の y データは次のとおりです。

さまざまなモデル関数 (Gaussian、Voigtian、および PseudoVoigtian) を使用して、次のアプローチを試しました。

私が作成したプロファイル テスト関数では、まったく同じコードが非常にうまく機能するので、問題はないと思います。しかし、実際の測定データについては、選択したプロファイル モデルに関係なく、常に線形関数が得られます。次に例を示します。

別の試みとして次のアプローチを使用しましたが、ここではまったく適合せず、ガウス テスト関数では問題なく動作しますが、nan 値しか返されませんでした。

データを原点に合わせようとしましたが、間違いなく機能します(したがって、データは「不適合」ではありません)が、Pythonで適切に行うにはどうすればよいですか? 私が試すことができる他の方法や、それを機能させるために初期化できるものはありませんか?

このトピックに関する質問を既に開いていましたが、そこに投稿する必要があるかどうかわからなかったので、ここに新しい質問を開きました。

2 つ以上のピークをフィッティングするときに、また問題が発生します。最初の問題は、計算されたサンプル関数で発生します。

以下に示すドキュメントで見つけた2つの異なるアプローチを試しました（私のデータ用に変更されています）が、どちらも間違ったフィッティングデータと乱雑なグラフの混乱をもたらします（フィッティングステップごとに1行だと思います）。

1 回目の試行:

「fraction」パラメータを含めると、よく

定義する必要がありますが。このアプローチでも、実際のデータに対してこのエラーが発生します。

2 回目の試行:

どちらの場合も、結果は次のようになります。すべてのフィッティング試行をプロットしているように見えますが、正しく解決することはありません。最適なパラメーターは、私が指定した範囲内にあります。

このタイプのエラーを知っている人はいますか？または、これに対する解決策はありますか？そして、これらのアプローチNameErrorからモデル関数を呼び出すときに回避する方法を知っている人はいますか?lmfit

次のコードで「Adding parameter」の出力を抑制するにはどうすればよいですか

ありがとう。