- modelli per tipo di dominio ([fit.modelli_per_tipo]) - nei domini di riscaldamento c e tau fissati ai valori del raffreddamento - un grafico dati/modelli per dominio e serie, incorporato in report.md Co-Authored-By: Claude Sonnet 5.5 <noreply@anthropic.com>
1.4 KiB
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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 (con i grafici dati-contro-equazioni incorporati, uno per dominio e serie): 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_per_tipo], riscaldamento_fissa_da_raffreddamento, soglia_delta_aicc, rmse_vs_rumore_max, seed.