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`ICA` does not surface whether the decomposition converged

Chiusa
  • Qualcosa non va?
#14,335 7 commenti 0 reazioni 0 assegnatari Vedi su GitHub

I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno

@aslansd ci sta già lavorando.

Dal 1/10/2026.

  • #14370 di @aslansd — aperta

Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
68/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Abbastanza chiara
Stato di attività
Attiva
Stack tecnologico
python
Ambito
machine-learning

Direzione di ricerca

Start at the ICA _fit entry point and trace the fastica, infomax, and picard paths, then inspect how save() serializes fitted state. Confirm how convergence is currently reported and identify the persistence and test locations. Done means fitted ICA objects expose the result and retain it after saving and loading, including when fitting stops at max_iter.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Summary

After ica.fit(), ica.n_iter_ holds the iteration count and ica.max_iter
the limit, but there is no attribute saying whether fitting converged or
stopped at the limit. A user has to know to compare the two.

Why it matters

These are different results and they are not distinguishable in saved output.
An ICA that hit max_iter produces components that are still used to pick
ica.exclude, and the exclusions are then applied to the data. Nothing
downstream — not the cleaned Raw, not a saved -ica.fif — records that the
decomposition was truncated.

ica = mne.preprocessing.ICA(n_components=4, method='fastica',
                            random_state=97, max_iter=200)
ica.fit(raw)
ica.n_iter_ == ica.max_iter    # the only way to know, and easy not to check

MNE does warn at fit time, but a warning is not part of the object and does not
survive ica.save().

Suggestion

A converged_ boolean set during _fit, and included in what save() writes,
would make this checkable after the fact. Happy to open a PR if that would be
welcome, including for the infomax and picard paths.

Context

Noticed while writing an MNE adapter for
daftar. I am raising the same point with
three other packages that have the same pattern, so please read this as a
question about a shared convention rather than a complaint about MNE.

Lingua principale
Python
Stelle
3.5k
Fork
1.6k
Merge medio
1g 3h
PR unite (30g)
73

Preparare l'ambiente

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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