Я пытаюсь использовать scipy's bashopping в сочетании с созданной мной функцией. Хотя мой вопрос связан с этим потоком , разница в том, что моя функция не возвращает единственное значение, а скорее ряд питона
from scipy.optimize import basinhopping
############ Simple DataFrame ###########
data = pd.DataFrame({'def': [0, 0, 1, 1, 1], 'amt': [40, 20, 30, 50, 60],
'prob': [0.20, 0.10, 0.15, 0.30, 0.28],
'cost': [0.05, 0.01, 0.02, 0.09, 0.08],
'rate': [0.98, 0.75, 0.95, 0.76, 0.89]})
############ Function ############
def pred_money(row):
if (row["def"] == 0):
money = (row["amt"] * row["cost"]) * (1 - row["prob"])
return money
else:
money = row["amt"] * row["rate"] * row["prob"]
return money
Я попытался использовать функцию оптимизации следующим образом:
x0=[1.]
minimizer_kwargs = {"method": "BFGS", "args":(something_goes_here)}
ret = basinhopping(func=pred_money, x0=x0,
minimizer_kwargs=minimizer_kwargs,niter=200)
В соответствии с документацией bashopping другие аргументы функции могут быть переданы как часть словаря minimizer_kwargs . Это оставлено пустым в приведенном выше коде, потому что я просто не знаю, что там происходит. Я подозреваю, что он не возвращает ни одного значения. Я могу ошибаться.
Большинство примеров в документации - довольно простые функции, которые не имеют ничего общего с кадром данных. Любая помощь приветствуется. Спасибо.