Scipy：使用optimize.leastsq进行拟合参数时的限制范围

Question

我正在使用optimize.leastsq来拟合数据。我想将拟合参数限制在一定的范围内。在使用optimize.leastsq时是否可以定义边界？虽然边界已经在optimize.fmin_slsqp中实现，但我更喜欢使用optimize.leastsq。

- gandi2223

Answer 1

我认为处理边界的标准方法是，当参数超过边界时，使要最小化的函数（残差）变得非常大。

import scipy.optimize as optimize
def residuals(p,x,y):
    if within_bounds(p):
        return y - model(p,x)
    else:
        return 1e6

p,cov,infodict,mesg,ier = optimize.leastsq(
    residuals,p_guess,args=(x,y),full_output=True,warning=True)

- unutbu

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你的意思是，在拟合参数超出范围时，添加一个if条件语句返回一个高值，而不是实际残差吗？ - gandi2223

Answer 2

我刚刚不久前发现了这个东西。它使用参数转换来强制施加箱式约束。它还计算了参数估计的调整协方差矩阵。该软件采用BSD许可证，但我还没有尝试过它。以下是链接：http://code.google.com/p/nmrglue/source/browse/trunk/nmrglue/analysis/leastsqbound.py。

- Josef

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转换是一个好的方法。这里有一个MATLAB文件，它已经被很好地注释了，所以（相对简单的）数学问题是清晰的。 - reve_etrange

我测试过了，如果你只给它正确类型的函数，它是可以工作的。但是它是按照scipy.optimize中leastsq的语法来设计的，所以应该没有问题。 - HansHarhoff

Answer 3

你可能会发现这个很有用：
https://lmfit.github.io/lmfit-py/
它允许为每个变量设置上下限，并允许参数之间的代数约束。

- newville