R編程-最小化具有約束變量的函數（RMSE）

Question

我想最小化 R 中的函數 (rmse)，就像求解器在 excel 中所做的一樣。 使用受約束的變量 (i) 並將其調節為

**i >= 0 && i<=2**

ac = c(85,95,79,88,90,99,111,99,100,110)
ff = c(100,110,105,95,115,105,110,120,105,110)
ff1 = ff[2:5] ;ac1 = ac[2:5]
i=1.1 #Assume-Constraint variable
revff = ff1*i
dev1 = abs(ac1-revff)
rmse_function = function(ac1,ff1,i) sqrt(sum(abs(ac1-ff1*i)^2))

我想通過更改變量 i 來最小化函數 rmse。

Answer 1

編寫您的函數，使其成為您想要最小化的第一個參數，使用optimise ：

> rmse_function = function(i,ac1,ff1)sqrt(sum(abs(ac1-ff1*i)^2))
> optimise(rmse_function,c(0,2),ac1=ac1, ff1=ff1)
$minimum
[1] 0.8254548

$objective
[1] 13.87804

因此最小值在i=0.825 ，函數在那里的值為13.87 。