Hoonnn 2023-03-04 17:04 采纳率: 64.3%
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python多参数的levenberg-marquardt拟合权重设置

请问python里面实现多参数的levenberg-marquardt拟合,怎么给不同参数设置自适应权重或者不同步长呢,或者有适用的库吗?

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  • 陈书予 2023年6月份城市(北京)之星TOP 1 2023-03-04 17:41
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    在Python中,可以使用SciPy库中的optimize.curve_fit()函数来实现Levenberg-Marquardt拟合。该函数的

    • 第一个参数是需要拟合的函数,

    • 第二个参数是用于拟合的数据

    • 第三个参数是待拟合参数的初始值,

    • 第四个参数是可选的参数向量,其中可以设置步长等参数下面是一个简单的例子:

    import numpy as np
    from scipy.optimize import curve_fit
    
    # 需要拟合的函数
    def func(x, a, b, c):
        return a * np.exp(-b * x) + c
    
    # 生成一些随机数据
    xdata = np.linspace(0, 4, 50)
    ydata = func(xdata, 2.5, 1.3, 0.5)
    ydata = ydata + 0.2 * np.random.normal(size=len(xdata))
    
    # 初始值
    p0 = [1, 1, 1]
    
    # 拟合
    popt, pcov = curve_fit(func, xdata, ydata, p0, sigma=None, absolute_sigma=False)
    
    # 输出拟合结果
    print(popt)
    

    在这个例子中,我们定义了需要拟合的函数func(),生成了一些随机数据xdata和ydata,并设置了初始值p0。通过调用curve_fit()函数来进行拟合,其中sigma参数可以设置自适应权重,absolute_sigma参数可以设置是否使用绝对权重。如果不设置sigma参数,curve_fit()函数会将所有数据点看作等权重。除此之外,还可以通过maxfev参数来设置最大迭代次数,通过ftol参数来设置收敛容限等等。

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