Question

这是关于从lmfit fit_report()（1）对象中提取适合统计信息的问题

在this lmfit示例中，返回以下部分输出：

[[Model]]
    Model(gaussian)
[[Fit Statistics]]
    # function evals   = 31
    # data points      = 101
    # variables        = 3
    chi-square         = 3.409
    reduced chi-square = 0.035
    Akaike info crit   = -336.264
    Bayesian info crit = -328.418
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我正在尝试将Fit Statistics部分中的所有数量提取为单独的变量。

例如。要提取模型参数，我们可以使用（1，2）：

for key in fit.params:
    print(key, "=", fit.params[key].value, "+/-", fit.params[key].stderr)

但是，这只给出了模型参数;它没有给出拟合统计参数，这也是有用的。我似乎无法在文档中找到它。

是否有类似的方法分别提取 Fit Statistics 参数（chi-square，reduced chi-square，function evals等）？

Answer 1

结果包含所有拟合统计数据。您可以获得所需的参数，如下所示

result = gmodel.fit(y, x=x, amp=5, cen=5, wid=1)
# print number of function efvals
print result.nfev
# print number of data points
print result.ndata
# print number of variables
print result.nvarys
# chi-sqr
print result.chisqr
# reduce chi-sqr
print result.redchi
#Akaike info crit
print result.aic
#Bayesian info crit
print result.bic

Answer 2

是的，抱歉，在{0.9}版本中无意中关闭了Model.fit_report()中适合统计信息的报告。这是在主github仓库中修复的。

正如user1753919所示，您可以获得这些单独的值。 ModelResult的这些属性记录在https://lmfit.github.io/lmfit-py/model.html#modelresult-attributes

lmfit在拟合后提取拟合统计参数

2 个答案: