thresholds/fitter.py 設計案

thresholds/fitter.py 設計案#

スレッショルドスキャン結果を解析・フィットし、推定スレッショルド値を得るモジュール。

📌 主な責務#

  • スレッショルドスキャン（閾値 vs ヒット数）データのフィッティング

  • 誤差関数（erf, erfc など）のモデルによるフィット

  • 0σ, 1σ, 3σ, 5σ に対応するスレッショルド値の推定

  • 必要に応じて、フィット結果の可視化や保存

🔧 提案関数一覧とその説明#

1. fit_scan_curve#

スキャン結果（しきい値とヒット数）をもとに、erf もしくは erfc 関数モデルでフィッティングを行う関数。 パラメータ推定やフィットの評価（決定係数など）も含まれる。 返り値は FittingResult というデータ構造を想定。

2. estimate_thresholds#

FittingResult に基づき、推定された mu（平均）と sigma（標準偏差）から、指定された σ（シグマ）レベル（例：0σ, 1σ, 3σ, 5σ）のしきい値を計算して返す。 返り値は { "0σ": 値, "1σ": 値, ... } の形式の辞書。

3. plot_fit_result（任意）#

スキャンデータとフィッティング結果を重ねてプロットし、表示またはファイルに保存する関数。 プロットツールとしては matplotlib, hvplot, altair などが利用可能。

🧾 データ構造 FittingResult#

フィットされたモデルとそのパラメータ、共分散行列（あれば）、フィットの良さを示す指標（例：R²）を保持するクラス。 以下のような情報を持つ：

  • モデル名（erf または erfc）

  • 推定されたパラメータ（mu, sigma など）

  • パラメータの共分散行列（省略可能）

  • 決定係数（R²）などのフィット評価指標

🚀 将来の拡張案#

  • シグモイドなど他のモデル関数への対応

  • FitConfig のような設定クラスで初期値や固定パラメータを柔軟に設定

  • haniwers fit CLIコマンドとの統合や、バッチ処理対応

  • フィット結果のログ出力・CSV保存機能の追加

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