使用 optimr 查找断点

Question

我正在尝试将已知函数拟合到数据点，以找到最佳参数设置。为此，我使用了optimr 包。

这是一个可重现的例子：

packages = c("optimr", "ggplot2", "tidyverse")
lapply(packages, library, character.only=T)

testfun <- function(par, x){
 case_when(
  x < par[1] ~ par[2]*x,
  x >= par[1] ~ par[3] + par[4]*x^2)
}

optfun <- function(par, x, y){
 sum((testfun(par, x) - y)^2)
}

optout <- optimr(par = c(20000,0,0,0), optfun, x = ggplot2::midwest$popdensity, y = ggplot2::midwest$poptotal, method = "L-BFGS-B")

ggplot(ggplot2::midwest, aes(x = popdensity, y = poptotal)) + 
 geom_point() +
 stat_function(fun = testfun, args = list(par = optout$par))

我可以拟合一个简单的函数，并且设置会找到最佳拟合参数。但是par[1] 并没有改变，当我引入分段函数时，它只是停留在初始值上。

非常感谢任何帮助！

Answer 1

分段函数，尤其是具有平坦部分的分段函数，会给优化器带来麻烦。如果函数值在某个步长上没有改变，优化器通常会放弃参数，并且可能搜索不到足够远来达到该步长。

寻找optimr 的其他参数，这可能会扩大搜索空间。