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# Uso di `fitseg`
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## 1. Ambiente
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```bash
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uv venv .venv && uv pip install -e ".[dev]" # numpy, scipy, matplotlib, pytest, ruff
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```
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## 2. Generare i dati
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I CSV vengono da `../gen_data` (repository separato); `dati/gen_<seed>.csv` ne contiene tre già pronti. Per rigenerarli:
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```bash
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cd ../gen_data && .venv/bin/python genera.py config.toml --seed 4 -o ../EquationMiner/dati/gen_4.csv
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```
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## 3. Analisi
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```bash
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.venv/bin/fitseg domini dati/gen_1.csv # solo i domini → lavoro/domini.toml
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.venv/bin/fitseg analizza dati/gen_1.csv # domini + fit + report in lavoro/out/
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.venv/bin/fitseg analizza dati/gen_1.csv --domini lavoro/domini.toml # con domini corretti a mano
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.venv/bin/fitseg valuta lavoro/out/modello_finale.json --t 10 20 50
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.venv/bin/pytest # test (singolo: -k raffreddamento)
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Il report è in `lavoro/out/report.md`: per ogni dominio e serie, modello scelto con parametri ± IC 95 %, metriche e tabella di
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confronto di tutti i modelli. Leggi sempre la riga "non adeguato" e l'ACF1: indicano residui che il modello non spiega.
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## 4. Configurazione
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Tutto in [config.toml](../config.toml) (nessun default nel codice). Chiavi di rilievo: `[domini] soglia_gradino_c`,
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`scarta_dopo_salto_n`, `n_min_punti`; `[fit] modelli_abilitati`, `soglia_delta_aicc`, `rmse_vs_rumore_max`, `seed`.
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