rpy2 nls初始参数选择
您好，我正在 python 中运行代码，导入 rpy2 robjects 并尝试进行匹配 一些数据（我认为是权重的错误）。 我正在使用非线性回归，我试图拟合的“公式”是： A/((x/t1)^b+(x/t1)^c)
不幸的是，每次我尝试运行代码时，我都会遇到通常的奇异梯度错误：
rpy2.rinterface.RRuntimeError：函数错误（公式，数据=父级） .frame(), 开始, 控制 = nls.control(), : 我认为奇异梯度
是由于我的参数初始值（A、t1、b 和 c）造成的。 有什么方法可以让我更好地猜测初始值，而不仅仅是尝试？ 谢谢， 尼诺
Hi I am running a code in python importing rpy2 robjects and trying to make a fit
to some data (with errors that I consider as weights).
I am using a non linear regression and the "formula" i am trying to fit is:
A/((x/t1)^b+(x/t1)^c)
Unfortunately every time I try to run the code I got the usual singular gradient error:
rpy2.rinterface.RRuntimeError: Error in function (formula, data = parent.frame(), start, control = nls.control(), :
singular gradient
I think is due to my initial value for the parameters (A,t1,b and c).
Is there any way I can have a better guess for the initial values instead just try-outs?
Thanks,
nino
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你检查过 R 中的 nlstools 吗
http://cran.r-project.org/web/packages/nlstools/
have you checked nlstools in R
http://cran.r-project.org/web/packages/nlstools/