scipy.optimize.minimize返回[inf]

Question

我正在尝试调用scipy.optimize.minimize来最小化函数poissonNegLogLikelihood，该函数的定义如下：

def poissonNegLogLikelihood(lam, y):

  Computes the negative log-likelihood for a Poisson random variable.

  Inputs:
  lam - float or array.  Parameter for the poisson distribution.
  y - float or array.  Observed data.

  Outputs:
  log_lik - float.  The negative log-likelihood for the data (y) with parameter (lam).

  Y = np.atleast_1d(y)
  LAM = np.atleast_1d(lam)
  log_lik = -np.sum(np.multiply(Y,np.log(LAM)) - gammaln(Y+1) - LAM)
  return log_lik

这个函数运行得很好，但是当我尝试使用它作为scipy.optimize.minimize的输入时，它会返回inf。这就是我传递它的方式：

data = np.array([1.0])
betas = np.array([0])
minimize(poissonNegLogLikelihood,betas,args=(data),jac=False)

我是不是用错了scipy.optimize.minimize函数？

Answer 1

您在poissonNegLogLikelihood()中计算np.log(LAM = beats = [0])，而log(0)是-inf。因此，在我看来，您最初猜测的betas就是问题所在。您应该使用足够的值进行测试。