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python - RuntimeError：未找到最佳参数：函数调用次数已达到 maxfev=600

问题描述

这是代码的一部分但无法正常工作，可能是什么原因？

population = float(46750238)
country_df = pd.DataFrame()
country_df['ConfirmedCases'] = train.loc[train['Country_Region']=='Spain'].ConfirmedCases.diff().fillna(0)
country_df = country_df[10:]
country_df['day_count'] = list(range(1,len(country_df)+1))
 
ydata = [i for i in country_df.ConfirmedCases]
xdata = country_df.day_count
ydata = np.array(ydata, dtype=float)
xdata = np.array(xdata, dtype=float)
 
N = population
inf0 = ydata[0]
sus0 = N - inf0
rec0 = 0.0
 
def sir_model(y, x, beta, gamma):
    sus = -beta * y[0] * y[1] / N
    rec = gamma * y[1]
    inf = -(sus + rec)
    return sus, inf, rec
 
def fit_odeint(x, beta, gamma):
    return integrate.odeint(sir_model, (sus0, inf0, rec0), x, args=(beta, gamma))[:,1]
 
popt, pcov = optimize.curve_fit(fit_odeint, xdata, ydata)
fitted = fit_odeint(xdata, *popt)
 
plt.plot(xdata, ydata, 'o')
plt.plot(xdata, fitted)
plt.title("Fit of SIR model for Spain infected cases")
plt.ylabel("Population infected")
plt.xlabel("Days")
plt.show()
print("Optimal parameters: beta =", popt[0], " and gamma = ", popt[1])

给出错误提示： RuntimeError Traceback (most recent call last) in 24 return integration.odeint(sir_model, (sus0, inf0, rec0), x, args=(beta, gamma))[:,1] 25 ---> 26 popt, pcov = optimize.curve_fit(fit_odeint, xdata, ydata) 27 拟合 = fit_odeint(xdata, *popt) 28

C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\scipy\optimize\minpack.py in curve_fit(f, xdata, ydata, p0, sigma, absolute_sigma, check_finite, bounds, method, jac, **kwargs) 746 成本 = np.sum(infodict['fvec'] ** 2) 747 if ier not in [1, 2, 3, 4]: --> 748 raise RuntimeError("Optimal parameters not found:" + errmsg) 749 else: 750 # 如果指定，将 maxfev (leastsq) 重命名为 max_nfev (least_squares)。

RuntimeError：未找到最佳参数：函数调用次数已达到 maxfev = 600。

标签： python

解决方案

这可能是因为您提供的 curve_fit 数据少于 3 个点。尽管我正在研究其他原因。

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