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我有一些我想用 fmin 函数拟合的实验数据。我已经将 fmin 与另一个样本一起使用，一切正常。

这次我想用一个函数来表示数据，比如：

def f3(c,t):
    resultat=0
    test=t-c[0]
    if (test<0):
       resultat = c[1]
    else:
       resultat = c[1]+c[2]*(t-c[0])+c[3]*(t-c[0])*(t-c[0])+c[4]*(t-c[0])*(t-c[0])*(t-c[0])
    return resultat

t 是时间向量，c[0] 是阈值（多项式系数的 c[i]） （顺便说一下，数据可以用这个函数表示，因为我用它来生成数据示例！）

函数错误由下式给出：

def e3(p,temps,y):
    error = 0
    i=0
    for t in temps:
        error = error + (f3(p,t)-y[i])**2
        i=i+1
    #cont = min(0,p[0])
    #error = error +10000*(cont*cont)*(cont*cont*cont*cont)
    return error

p3=[10,250,0,0,0] 并且 T_out 是一个向量

拟合操作是：

p3_min = fmin(e3,p3[:], args=(temps,T_out),xtol=0.0001,ftol=0.0001)

该指令对于“经典”多项式函数非常有效，但对于 f3 函数（其中带有“if”），p3_min 没有像预期的那样优化。

我试图实现像 p[0]>0 这样的约束或增加迭代次数，但我无法获得预期值。

有没有人尝试过用“阈值”函数拟合数据？如果能得到一些帮助，我将不胜感激。

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1 回答 1

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您尝试优化的阈值函数具有更高程度的非线性，因此使用 fmin 等函数更难优化。

尝试执行分类步骤来估计阈值可能会更好。然后才执行优化但知道阈值。

scikit learn 是完成此类任务的绝佳工具：

http://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html#module-sklearn.svm

于 2012-07-18T13:41:08.683 回答