Re: ベイジアン最適化アドインありがとう@yuichi_カツムル非常に便利なアドイン
Re: ベイジアン最適化アドインよくやった@yuichi_カツムル！ @サマー1985現在、XGBoost アドインとの自動統合はありませんが、両方のアドインを手動で実行するのは簡単です。Autotune オプションを指定して XGBoost アドインを実行すると、高速で柔軟な充填設計に基づくフィッティング結果のテーブルが作成されます。必要なパフォーマンス メトリックがテーブルに含まれていることを確認し、それを JMP テーブルに保存し、このテーブルを Bayesian Optimizataion アドインへの入力として使用します。これにより、現在の結果をプロファイルし、改善される可能性のあるハイパーパラメータ設定を提案できます。必要に応じて 2 つのアドイン間で反復処理を行い、最適なハイパーパラメータの範囲を見つけます。各ステップでハイパーパラメータ空間全体で何が起こっているかを確認できるため、私はこのような手動のアプローチを好む傾向があります。
Re: Bayesian optimization add-in探索の結果から追加される実験点の範囲、条件を指定することはできませんか？
例えば、ベイズ最適化で材料A～Cの調合比率の組み合わせを最適化したい場合、A~Cの比率範囲やA~Cの合計を設定したいです。
Re: ベイジアン最適化アドインこんにちは@前哲, ご質問ありがとうございます。 ベイジアン最適化を実行する前に、混合列のプロパティを設定してみてください。
カラムプロパティの詳細については、次のページを参照してください。
https://www.jmp.com/support/help/ja/16.2/#page/jmp/mixture-example.shtml#ww529344
Re: ベイジアン最適化アドインこんにちは
ベイズ最適化をテーマにした記事または書籍の出典を教えてください。
よろしく
Re: ベイジアン最適化アドインこんにちは@Raaed 、
コメントありがとうございます。 私が見つけたレビュー記事をいくつか紹介します。
S. グリーンヒル、S. ラナ、S. グプタ、P. ベランキ、S. Venkatesh、「適応実験計画のためのベイジアン最適化: レビュー」、IEEE Access、vol. 8、pp. 13937-13948、2020、土井: 10.1109/ACCESS.2020.2966228。
B. Shahriari、K. Swersky、Z. Wang、RP Adams、N. de Freitas、「Taking the Human Out of the Loop: A Review of Bayesian Optimization」、IEEE Proceedings、vol. 104、いいえ。 1、pp. 148-175、2016 年 1 月、土井: 10.1109/JPROC.2015.2494218。
Re: ベイジアン最適化アドインどうもありがとうございます。
Re: Bayesian optimization add-inbayesメソッドとxgboostを連携させてプラグインを作成できますか？
Re: Bayesian optimization add-in@summers1985 コメントありがとうございます。残念ながら、現在のバージョンでは、XGBoostのアドインと連携させる機能はありません。もし、要望が多いようでしたら、アドインを作ることを検討したいと思います。
Bayesian optimization add-in
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、ii 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
How to use this add-in
This add-in allows you to perform Bayesian optimization using Gaussian process model in JMP.
Bayesian optimization is one technique used when repeatedly performing sequential experiments and searching for an optimal solution.
Before conducting a real experiment, it is highly recommended to check whether it works well with some pseudo data. There are cases where it is impossible to find the optimal point well with few experiments.
- Open the JMP data table where you entered the experimental data you have already done.
- Select Add-Ins > Bayesian Optimization.
- Set columns and options.
- When the analysis is finished, a window will be displayed. If you want to add candidate experimental points to the table, click the “Add the row to table” button.
- If you want to repeat the Bayesian optimization, click “Run Bayesian Optimization Add-in” in the table script.
For more information, please see the attached pdf file.
変更履歴
29 September, 2023 Version 1.3 : ナゲット効果を追加するためのチェックボックスを起動ウィンドウに追加。3次構造を指定したときに、分散の計算式が正しくなるように修正。
07 October, 2023 Version 1.3.1: 小数点がカンマであるときの問題を修正
08 December, 2023 Version 1.3.2: 配合因子がある場合、エラーが表示される問題を修正
Design of ExperimentsRe: ベイジアン最適化アドインこんにちは、
混合設計にベイズ最適化アドインを使いたいのですが、何か方法はありますか？
Re: ベイズ最適化アドイン@yuichi_katsumur
ご回答ありがとうございます。サンプル データ セットを使用して Bayesian アドインを実際に実行することで、ご提案の内容を理解することができました。問題は解決しました。
Re: ベイズ最適化アドインこんにちは@KOKI 、ご質問ありがとうございます。ベイズ最適化を実行する前に、混合列のプロパティを設定してみてください。他にご質問があれば、お知らせください。
Re: ベイズ最適化アドインベイズ最適化アドインを使用して候補実験ポイントを見つけた後、Rsquare を知るにはどうすればよいですか?
Re: ベイズ最適化アドインこんにちは@ThomasBaah 、
ご質問ありがとうございます。このアドインは、JMP のガウス過程を使用します。適合度の 1 つの尺度は、実際のプロットと予測されたプロットで点が 45 度の対角線に沿ってどの程度よく並んでいるかです。JMP は、ガウス過程の R2 統計を報告しません。実際のプロットと予測されたプロットの詳細については、次のページを参照してください。
https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/#page/jmp/actual-by-predicted-plot-2.shtml#
Re: ベイズ最適化アドイン@yuichi_katsumurありがとうございます！
ベイジアン最適化アドインでプロットを抽出するより良い方法はありますか？私はJMPをあまり使い慣れていないのですが
Re: ベイズ最適化アドイン@ThomasBaah次のいずれかの方法を使用できます。
https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/#page/jmp/copy-and-paste-reports.shtml#
https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/#page/jmp/save-reports-as-powerpoint-presentations.shtml#
