我有一个对数似然函数,该函数是很长的客户列表中某些对数似然函数的总和,我想使用scipy.optimize.minimize()方法对其进行优化。

def log_likelihood_individual(r, alpha, a, b, x, tx, t):
    ln_a1 = gammaln(r + x) - gammaln(r) + r * log(alpha)
    ln_a2 = gammaln(a + b) + gammaln(b + x) - gammaln(b) - gammaln(a + b + x)
    ln_a3 = -(r + x) * log(alpha + t)
    a4 = 0
    if x > 0:
        a4 = exp(log(a) - log(b + x - 1) - (r + x) * log(alpha + tx))
    return ln_a1 + ln_a2 + log(exp(ln_a3) + a4)


def log_likelihood(r, alpha, a, b, customers):
    if r <= 0 or alpha <= 0 or a <= 0 or b <= 0:
        return -np.inf
    c = sum([log_likelihood_individual(r, alpha, a, b, x, tx, t) for x, tx, t in customers])
    return c


def maximize(customers):
    negative_ll = lambda params: -log_likelihood(*params, customers=customers)
    params0 = np.array([1., 1., 1., 1.])
    res = minimize(negative_ll, params0, method='CG')
    return res


我尝试了scipy list的各种算法,但是每次算法都会迷失自我。谁能给我关于如何解决这类问题的一般建议,即最大限度地减少我无法真正理解的功能?

最佳答案

一个普遍的问题引起一个普遍的回答;)

我的大多数拟合尝试都因条件初始值较差而失败(即不收敛)。问你自己:


params0 = np.array([1., 1., 1., 1.])真的是一个很好的初始猜测吗?
您是否也尝试过params0 = np.array([0., 0., 0., 0.])或任何其他组合(强力)
您是否可以创建一个示例集,以了解参数的理想值?你试过适合吗?


如果以上方法均无法解决,则问题似乎更为复杂,但是可以通过回答上述问题来解决90%的拟合问题。

07-28 02:44
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