FDE：使用模型和 FPC 评估新曲线的 FPC你好，
当使用 FDE 生成 FPC 时，我们可以使用 Profiler 生成我们所观察的几乎所有形状，并查看需要哪些 FC 来执行此操作。 然而，一旦我们有了一条新曲线并想知道哪些 FPC 属于这条曲线，我们就需要再次拟合所有曲线，并且之前为其他曲线找到的模型被覆盖（也有新的 FPC）。 我明白为什么。
但是，有没有办法让 FPC 建立在以前的曲线上，然后根据这个模型预测新曲线的 FPC？ 对于可解释性，它会改变世界，因为现在 FPC 会在您构建新的拟合时发生变化，并且之前所做的所有解释都不再具有可比性。
有任何想法吗？
@chris_gotwalt1 ,
回复：FDE：使用模型和 FPC 评估新曲线的 FPC目前这样做有点尴尬。 目前这样做的方法包括
(1) 将模型拟合到原始曲线并将拟合模型的脚本保存在某处。
(2) 将新曲线附加到原始表中，并在验证列中标记验证行。
(3) 运行脚本，当您保存摘要时，您将获得新函数的 FPC 分数。
我承认这在步骤方面既不明显也不理想。 “评分问题”已被证明难以实施，部分原因是内置的数据转换步骤。 所以，我们选择了更容易的胜利。 在某些时候，我们需要找到一种方法来使这更容易和更透明。
