scipy.optimize.bruteを使用する

Question

this postに基づいて私はARIMAモデルでグリッドセーチを行うためにbruteを使用しようとしていますが、実行することはできません。私はこの原則の証拠を守っていますが、私は議論に間違っていますか？

y = pd.DataFrame([0,1,4,9,16]) + 3 
def objfunc(coeffs, endog): 
    exp = coeffs[0] 
    const = coeffs[1] 
    print(exp, const, endog) 
    out = 0 
    for i in range(4): 
     out += i**exp + const 
    return out 

from scipy.optimize import brute 
grid = (slice(0, 2, 1), slice(3, 4, 1)) 
brute(objfunc, ranges=grid, args=y) 

(0, 3, 0) 
(0, 3, 0) 
(1, 3, 0) 
... 
TypeError: objfunc() takes exactly 2 arguments (1 given) 

私はこの問題を解決したら、私の目的は、それぞれ、（_、_、_）。このようなタプルいるためとseasonal_orderでこの機能を最適化するために、実際には、これ（_、_、_、12）。

def objfunc(coeffs, endog): 
    order = coeffs[0] 
    seasonal = coeffs[1] 
    fit = sm.tsa.statespace.SARIMAX(endog, trend='n', order=order, seasonal_order=seasonal).fit() 
    return fit.aic() 

EDIT：このコードは動作します（@sashaのおかげで）、変数名は、より明確であり、そして（私はエラー時に関数を最小化）、より理にかなっています。

import pandas as pd  
y = np.array([0,1,4,9,16]) + 3 #polynomial x^2+3 with x=0:4 
def objfunc(coeffs, *args): 
    arr = args[0]      # access first element of tuple: y 
    exp = coeffs[0]      #  assuming y should become endog 
    const = coeffs[1] 
    pol = [i**exp + const for i in range(len(y))] 
    print coeffs 
    return abs(sum(pol) - sum(arr)) 

from scipy.optimize import brute 
grid = (slice(1, 3, 1), slice(2, 5, 1)) 
resbrute = brute(objfunc, ranges=grid, args=(y,), full_output=True, finish=None) 
print("Best coeffs: {}".format(resbrute[0])) 
print("Score with best coeffs: {}".format(resbrute[1])) 
print("Grid: {}".format(resbrute[2].tolist())) 
print("Scores for grid: {}".format(resbrute[3].tolist())) 

Answer 1

コードは、すべての変数名で少し奇妙に見えます。 endog、y; yはエンドッグになる？タプル、オプションの

完全に機能を指定するために必要な任意の追加固定パラメータ：

しかし、次はおそらく正確にdocumentation

引数を次のアプローチ、です。

コード：

import pandas as pd 

y = pd.DataFrame([0,1,4,9,16]) + 3 
def objfunc(coeffs, *args): 
    endog = args[0]      # access first element of tuple: y 
    exp = coeffs[0]      #  assuming y should become endog 
    const = coeffs[1] 
    print(exp, const, endog) 
    out = 0 
    for i in range(4): 
     out += i**exp + const 
    return out 

from scipy.optimize import brute 
grid = (slice(0, 2, 1), slice(3, 4, 1)) 
brute(objfunc, ranges=grid, args=(y,)) # in general a tuple; first pos: y