自己検証型アンサンブルモデルJMPチーフデータサイエンティスト@ chris_gotwalt1ニューハンプシャー大学の主任講師と@philramsey DoEを分析するための自己検証アンサンブルモデル（SVEM）手法を導入しました。クリスは「SVEMを使用すると、より少ない観測でより正確なモデルを取得できる」と言っていると思います。これは、機械学習とDoEの間の架け橋です。あなたが楽しんでくれることを望みます。
Re：自己検証型アンサンブルモデル共有していただきありがとうございます。 ここP＆Gには、この機能を使用できるかどうか、またどのように使用するかを検討している人が何人かいます。 ここで、または直接の電子メールを介して、より多くの議論を見ることができます。
Re：自己検証型アンサンブルモデルグレートマイケル、ご不明な点がございましたら、お気軽にお問い合わせください。Re: 自己検証型アンサンブルモデルこれは素晴らしいですね！賢明で将来性のあるアプローチです。P&Gのプロジェクトに幅広く応用できる可能性を感じます。特に、このアプローチがさらに発展して独立同分布（iid）ではないデータにも対応できるようになれば、大きなメリットとなるでしょう。今後の研究の進展を楽しみにしています。このアプローチを自動化することで、少量のデータでも堅牢なモデルを構築できるようになり、P&Gのモデリング担当者にとって非常に有益となるはずです。
