FDE: 모델 및 FPC를 사용하여 새 곡선의 FPC 평가안녕하세요,
FDE를 사용하여 FPC를 생성할 때 프로파일러를 사용하여 관찰하는 거의 모든 모양을 생성하고 이를 수행하기 위해 어떤 FC가 필요한지 확인할 수 있습니다. 그러나 새 곡선이 있고 이 곡선에 어떤 FPC가 속하는지 알고자 하면 모든 곡선을 다시 맞춰야 하며 다른 곡선에 대해 이전에 발견된 모델을 덮어씁니다(새 FPC와 함께). 이유를 이해합니다.
그러나 FPC가 이전 곡선을 기반으로 한 다음 새 곡선에 대해 이 모델을 기반으로 FPC를 예측할 수 있는 방법이 있습니까? 해석 가능성을 위해 새로운 적합을 구축하자마자 FPC가 변경되고 이전에 수행된 모든 해석은 더 이상 비교할 수 없으므로 세상을 바꿀 것입니다.
어떤 아이디어?
@chris_gotwalt1 ,
Re: FDE: 모델과 FPC를 사용하여 새로운 곡선의 FPC 평가현재 이 작업을 수행하는 것이 약간 어색합니다. 현재 수행하는 방법은 다음과 같습니다.
(1) 모델을 원래 곡선에 맞추고 모델에 맞는 스크립트를 어딘가에 저장합니다.
(2) 새 곡선을 원본 테이블에 추가하고 유효성 검사 열에 유효성 검사 행에 레이블을 지정합니다.
(3) 스크립트를 실행하고 요약을 저장하면 새 기능에 대한 FPC 점수가 표시됩니다.
나는 이것이 단계의 관점에서 명백하지도 이상적이지도 않다는 것을 인정합니다. "점수 문제"는 내장된 데이터 변환 단계 때문에 부분적으로 구현하기 어려운 것으로 입증되었습니다. 그래서 우리는 더 쉬운 승리를 선택했습니다. 어느 시점에서 우리는 이것을 더 쉽고 투명하게 만드는 방법을 찾아야 합니다.
