scipyで最小値を求めたい

前提・実現したいこと

980個の数値を持つ教師データyを用いて数理モデルのパラメータ推定を行いたいと考えています。
推定方法として尤度推定を行いたいのですが、想定と異なる推定値と警告が出力されました。
コードの間違いと改善方法をお教えいただきたいです。

発生している問題・エラーメッセージ

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:7: RuntimeWarning: overflow encountered in multiply
  import sys
C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\scipy\optimize\optimize.py:597: RuntimeWarning: invalid value encountered in subtract
  numpy.max(numpy.abs(fsim[0] - fsim[1:])) <= fatol):

該当のソースコード

python
1import numpy as np
2from scipy import optimize
3
4def garch_lik_func(params,y):
5    [z, m, a, b] = params
6    e = y - z
7    h = np.zeros((len(y),1))
8    h[0] = np.mean(e**2)
9    for i in range(1,len(y)):
10        h[i] = m + b*h[i-1] + a*e[i-1]**2
11    return -np.sum(np.log(h))
12
13a = [0.02, 0.02, 0.2, 0.7]
14optimize.fmin(garch_lik_func, x0=a, args=(data,))

Warning: Maximum number of function evaluations has been exceeded.
array([0.0052566 , 0.00607713, 0.43743075, 2.08267381])

試したこと

データの問題かと考えて別の1から9の整数列でも同様に行いましたが同様の警告が出力されました。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

conda version : 4.8.3
Python 3.7.6
scipy 1.4.1

行動規範の内容に同意します

回答2件

ベストアンサー

そもそも-logxを最小にしようという風になっていますが、合ってますか？？
これを最小にしようとすると、パラメータに縛りがない限りは-logxの値域は実数全体でいくらでも小さくできるので、-∞に飛んでいきますよ。
実際、-np.sum(np.log(h))の値は途中から-infになっています。
こういうのは二乗した値とか、絶対値をつけて評価するものと思いますが。

text
11302.3139240314852
21304.6180770750946
31289.5753397056355
41266.987026416562
51175.7773117981214
61214.4727603996944
71171.732143529844
81103.7383795330775
91086.8842833614253
10974.4404937620448
11948.7669464410262
12745.6919585153726
13765.0776737587316
14588.1419233204124
15172.3427117891615
1644.63329665947677
17-2021.8156571585348
18-1830.2832463782565
19-14538.044522738193
20-60763.0882092356
21-78926.96526574872
22-146469.2935122823
23-142650.2399929438
24-170414.43094623898
25-239148.57532779552
26-269115.07455809327
27-inf
28-inf
29-inf
30-inf
31-inf
32-inf
33-327355.2334501316
34-inf
35-inf
36-inf
37-inf
38-inf
39-345850.06648530264
40-inf
41以下-infが続く

投稿2020/07/22 04:32

編集2020/07/22 04:37

Penpen7

総合スコア698

下記の警告は直訳すると「関数の評価回数が最大値を超えた」ということになりますが、要するに収束しなかったということです。

Warning: Maximum number of function evaluations has been exceeded.

収束させるためには

収束条件を甘くする
関数の評価回数の最大値を増やす
初期値を変える

という対処が考えられます。

scipy.optimize.fminの説明を読むと、収束条件はxtolとftolで調整可能で、評価回数の最大値はmaxiterで設定可能です。

参考URL:

投稿2020/07/22 03:28

yymmt

総合スコア1615

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