参考はじめにデータをガウス関数モデルでカーブフィッティングする際に、basinhopping法を用いた。FuncAnimationでアニメーションを作成した。これによって、各種パラメータがフィッティングに及ぼす影響を調べた。gaussianでガウス分布のラインプロファイルを作成する。np.random.random(len(x))/100でノイズも追加する。モデルとパラメータの設定GaussianModel()でガウス分布のモデルを作成し、model.make_params()でパラメータを作成する。各パラメータの値をparams[“center”].set(value=3)のようにして設定していく。xとyとモデルに初期値を適用して得られるデータの関係を図で示すと以下のようになる。コールバック関数の設定fittingの試行処理毎に行う処理をこの関数に記述する。ここでは、p_listにパラメータをvaluesdictで辞書形式にして追加していく処理とした。x=x,params=params,iter_cb=per_iteration,method=”basinhopping”,fit_kws=dict(niter=3))でコールバック関数を実行しながらフィッティングを行う。時間短縮のためniter=3としている。print(result.fit_report())でフィッティングの結果を表示できる。カーブフィット結果の表示result.best_fitはフィッティング後のデータとなる。図から、うまくフィッティングできていることが分かる。アニメーション各パラメータでモデル曲線を再現し、リストに追加していく処理リストのパラメータを順次取り出していく。取り出したパラメータをモデルのパラメータに適用して、モデル曲線を出力し、リストに追加していく処理を行う。最後に、np.arrayとしておく。アニメーションの表示fit_dataをプロットするためにpを設定して、p.set_ydataでモデル曲線を更新していく。アニメーションは以下のようになる。収束した後に再度初期値を設定し直して、フィッティングするベイスンホッピング的な挙動が垣間見れる。sizeを変化させた場合stepsizeは初期値をランダムに変える時の最大ステップサイズとなる。大きいほど初期値の移動量が大きくなる。デフォルト値は0.5で下の動画は3とした時の結果となっている。デフォルトでも最適値を見つけるためにステップサイズを調整するようになっているが、時間がかかる可能性がある。最適ステップサイズがわかっていれば、フィッティングの高速化ができると思われる。intervalを変化させた場合intervalはダメな初期値の時に諦めずに何回反復するかを設定できるパラメータのような気がする。デフォルト値は50で下の動画は10とした時のフィッティングの様子となる。デフォルトの場合よりもポンポンと初期値が移動しているように見える。niterを変化させた場合niterは何回のbasinhoppingの反復を行うかを設定できる。デフォルト値は100なので結構時間がかかる。10とした場合は下のようになり、何回もフィッティングを繰り返している様子を把握できる。216よりも多くの計算を行なっていることが分かる。モデリング、統計的機械学習とR/Pythonプログラミングデータサイエンスにおいて重要な統計学と機械学習に関する52の基本概念と関連用語について、簡潔な説明とその知識の背景となる最低限の数式、グラフ、RとPythonのコードを提示し、多面的なアプローチにより、深い理解を促します。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。コメントデータの処理方法の詳細はこちらをご覧ください。defined.")}))})();。