EquationMiner/docs/USO.md

Uso di fitseg

1. Ambiente

uv venv .venv && uv pip install -e ".[dev]"      # numpy, scipy, matplotlib, pytest, ruff

2. Generare i dati

I CSV vengono da ../gen_data (repository separato); dati/gen_<seed>.csv ne contiene tre già pronti. Per rigenerarli:

cd ../gen_data && .venv/bin/python genera.py config.toml --seed 4 -o ../EquationMiner/dati/gen_4.csv

3. Analisi

.venv/bin/fitseg domini dati/gen_1.csv            # solo i domini → lavoro/domini.toml
.venv/bin/fitseg analizza dati/gen_1.csv          # domini + fit + report in lavoro/out/
.venv/bin/fitseg analizza dati/gen_1.csv --domini lavoro/domini.toml   # con domini corretti a mano
.venv/bin/fitseg valuta lavoro/out/modello_finale.json --t 10 20 50
.venv/bin/pytest                                  # test (singolo: -k raffreddamento)

Il report è in lavoro/out/report.md: per ogni dominio e serie, modello scelto con parametri ± IC 95 %, metriche e tabella di confronto di tutti i modelli. Leggi sempre la riga "non adeguato" e l'ACF1: indicano residui che il modello non spiega.

4. Configurazione

Tutto in config.toml (nessun default nel codice). Chiavi di rilievo: [domini] soglia_gradino_c, scarta_dopo_salto_n, n_min_punti; [fit] modelli_abilitati, soglia_delta_aicc, rmse_vs_rumore_max, seed.