R:捕获“nls”中的错误
我正在使用 nls 拟合一些指数数据。
我使用的代码是:
fit <- nls(y ~ expFit(times, A, tau, C), start = c(A=100, tau=-3, C=0))
expFit
定义为
expFit <- function(t, A, tau, C)
{
expFit <- A*(exp(-t/tau))+C
}
这对于我的大多数数据来说效果很好,提供的起始参数(100、-3 和 0)效果很好。但有时,我的数据与这些参数不太相符,并且我会从 nls 中收到错误(例如“奇异梯度”或类似的东西)。我如何“捕获”这些错误?
我尝试做类似的事情
fit <- NULL
fit <- nls(...)
if (is.null(fit))
{
// Try nls with other starting parameters
}
但这不起作用,因为 nls
似乎停止执行,并且 nls
之后的代码将不会执行...
有什么想法吗?
谢谢 尼科
I'm fitting some exponential data using nls
.
The code I'm using is:
fit <- nls(y ~ expFit(times, A, tau, C), start = c(A=100, tau=-3, C=0))
expFit
is defined as
expFit <- function(t, A, tau, C)
{
expFit <- A*(exp(-t/tau))+C
}
This works well for most of my data, for which the starting parameters provided (100, -3 and 0) work well. Sometimes, though, I have data that doesn't go well with those parameters and I get errors from nls
(e.g. "singular gradient" or things like that). How do I "catch" these errors?
I tried to do something like
fit <- NULL
fit <- nls(...)
if (is.null(fit))
{
// Try nls with other starting parameters
}
But this won't work because nls
seems to stop the execution and the code after nls
will not execute...
Any ideas?
Thanks
nico
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