Processi gaussiani (spostamento dalla modellazione specializzata a quella predittiva)I processi gaussiani sono una tecnica di modellazione molto potente nell'analisi predittiva.
https://scikit-learn.org/stable/modules/gaussian_process.html
Sebbene JMP disponga di GP, è solo per la modellazione specializzata (non è possibile adattarlo utilizzando formazione/convalida/test)
Modellazione statistica avanzataEsplorazione e visualizzazione dei datiModellazione predittiva e machine learningRe: Processi gaussiani (spostandolo da Specialized a Predictive Modeling)- Noccioli sarebbe fantastico, ad esempio selezionabile: periodico, tendenza lineare, rumoroso, parametro di levigatezza e kernel liberi.
- Inoltre sarebbe fantastico se potessi includere il file incertezza dei dati di input .
- Una semplice funzione per trovare i (prossimi n) punti di massima varianza in un intervallo di input specificato aiuterebbe a trovare i migliori successivi punti sperimentali. Ovviamente questo può essere fatto da uno script, ma una voce di menu per questo renderebbe molto più facile per i non scripter.
Re: Processi gaussiani (spostandolo da Specialized a Predictive Modeling)L'aggiunta di Kernel diversi (materna, ecc.) sarebbe molto vantaggiosa anche per la modellazione generale.
Re: Processi gaussiani (spostamento da Modellazione specializzata a Modellazione predittiva)Aggiungere la possibilità di analizzare le curve con variabili DOE (supplementari) come FDE e curve di adattamento sarebbe fantastico. Se fosse un'altra opzione di modello in FDE, questo aspetto sarebbe già stato preso in considerazione.
