このアドインについて
このアドインは、JMPのガウス過程モデルを利用して、ベイズ最適化を行うためのアドインです。
システム要件
- JMP 15以降
- 表示言語は、英語および日本語のみ
ベイズ最適化について
ベイズ最適化は、逐次的な実験を繰り返し行い、最適解を探すときに使用される手法の一つです。ベイズ最適化の主な流れは、次の通りです。
- 適当な実験回数で、Space Filling計画（空間充填計画）（もしくは、他の計画）を立てる。
- 実験を行う。
- 得られたデータから、Gauss過程モデル を推定する。
- データから推定されたGauss過程モデル g(x) （およびその共分散行列∑）より、適当な関数A(.)から計算されるA(g(x))が最大となる点 x*を求める。
- x*を実験点として追加して、(2)に戻る。
ベイズ最適化の詳細については、以下の論文等を参照してください。
B. Shahriari, K. Swersky, Z. Wang, R. P. Adams and N. de Freitas, "Taking the Human Out of the Loop: A Review of Bayesian Optimization," in Proceedings of the IEEE, vol. 104, no. 1, pp. 148-175, Jan. 2016, doi: 10.1109/JPROC.2015.2494218.
アドインの使い方
（添付のドキュメントもご覧ください）
- すでに行った実験データが入力されたJMPのデータテーブルを開きます。※注意：現在のアドインで対応しているのは、目的変数Yが1つの場合のみとなります。また、説明変数Xは、連続尺度のみ指定できます。
- 「アドイン」＞「Bayesian Optimization」を選びます。
- 列の設定、オプションの設定を行います。
- 分析が終わると、結果のウィンドウが表示されます。候補の実験点をテーブルに追加する場合は、「テーブルに行を追加」ボタンをクリックします。
- 次の実験を行う場合は、テーブルスクリプトの「ベイズ最適化アドインを実行」を実行すると同じ条件でベイズ最適化を行うことができます。
スクリーンショット
