[lmfit] 14. 指数関数的減衰モデルによるカーブフィッティング

はじめに

lmfitは非線形最小二乗法を用いてカーブフィットするためのライブラリであり、Scipy.optimize.curve_fitの拡張版に位置する。ここでは、lmfitでデータを指数関数的減衰モデルによりカーブフィッティングする方法について説明する。

yデータはf(x,a,t)で定義した関数で作成する。rng = default_rng()とし、rng.random(50)でランダムデータを作成しyデータのノイズとする。xとyの関係を図で示すと以下のようになる。

lmfit.models の ExponentialModelをモデル関数として用いる。

model.guess(y, x=x)により、上図のデータを指数関数的減衰関数で近似するためのフィッティングパラメータについて、初期値を推定する。パラメータ(params)は以下のようになる。

model.fit(y, params, x=x)により、カーブフィッティングを実行する。

print(result.fit_report())により、フィッティングの結果を見ることができる。

result.plot_fit()によりデータとフィッティングカーブが表示される。

result.plot()とすることで残差とともにフィッティング結果が表示される。