PythonでのValueError: ‘x0’ is infeasibleエラーの解決方法

この記事では、PythonでのValueError: 'x0' is infeasibleエラーの解決方法について解説します。このエラーは、scipy.optimize.curve_fit関数を使用してデータにガウス関数をフィットさせる際に、初期パラメータの推定値が制約条件を満たさない場合に発生します。

エラーの原因

このエラーは、curve_fit関数のboundsパラメータで設定した制約条件を満たす初期パラメータの推定値が見つからない場合に発生します。具体的には、以下のようなコードでエラーが発生します。

from scipy.optimize import curve_fit

# Gaussian function
def gaussian(x, amp, cen, sig):
    gau = amp*(1/(sig*(np.sqrt(2*np.pi))))*(np.exp((-1/2)*(((x-cen)/sig)**2)))
    return gau

# Initial guess
p0 = [100, 450, 15, 50, 550, 10, 20, 760, 5]

# Fit data
popt, pcov = curve_fit(gaussian, x, y, p0, bounds=((400, -np.inf, -np.inf, 500, -np.inf, -np.inf, 650, -np.inf, -np.inf), (470, np.inf, np.inf, 600,  np.inf, np.inf, 900,  np.inf, np.inf)))

このコードでは、初期推定値p0の一部がboundsで設定した制約条件を満たしていないため、ValueError: 'x0' is infeasibleエラーが発生します。

エラーの解決方法

このエラーを解決するためには、初期パラメータの推定値が制約条件を満たすように調整する必要があります。初期推定値は、パラメータの期待値に近いほど良い結果が得られる可能性が高いです。したがって、初期推定値を調整して、制約条件を満たす値を見つけることが解決策となります。

また、curve_fit関数のboundsパラメータを使用せずにフィットを試みることも一つの解決策です。ただし、この方法ではフィットの結果が期待したものと異なる可能性があります。

まとめ

PythonでのValueError: 'x0' is infeasibleエラーは、初期パラメータの推定値が制約条件を満たさない場合に発生します。このエラーを解決するためには、初期パラメータの推定値を調整するか、制約条件を削除することが必要です。これにより、データにガウス関数をフィットさせることが可能になります。