예측 모델링의 설계 테이블 조정안녕하십니까,
예측 모델링(부스트 트리 및 부트스트랩 포리스트)에서 "튜닝 디자인 테이블" 기능을 사용하고 싶습니다.이 튜닝 디자인 테이블은 프로그램 자체에서 생성되지 않는 것 같습니다. 튜닝 디자인을 활성화할 때 사용할 튜닝 테이블은 어디에서 찾을 수 있습니까?
응답을 기대합니다
판독,
루
Re: 예측 모델링에서 설계 테이블 조정나는 랜덤 포레스트 모델링에서 성능 및 변수 중요도 측정에 대한 매개변수 조정의 효과를 분석한 연구를 포함하고 싶습니다.
문안 인사,
루도
Re: 예측 모델링에서 설계 테이블 조정최대값을 알지 못합니다. 물론 높이 올라갈수록 시간이 오래 걸리므로 사람들은 일반적으로 복잡성과 소요 시간에 대한 실용적인 측면의 균형을 맞추려고 합니다. 개선 사항이 없는 경우 특정 시도가 완료될 때까지 실행되지 않고 조기에 중지되도록 조기 중지가 선택되어 있는지 확인하십시오.
Re: 예측 모델링에서 설계 테이블 조정Thx 단,
저는 이렇게 확인합니다.
부트스트랩 포리스트 분석을 위한 매개변수 제한 설정에 대한 지침을 알고 있습니까? 아니면 시행 착오입니까?
문안 인사,
루도
Re: 예측 모델링에서 설계 테이블 조정사용할 디자인이나 디자인 유형에 집중하는 대신 실제로 하고 싶은 일에 집중하세요.
조정 테이블을 사용하면 다양한 조건에서 부트스트랩 포리스트를 적용하여 어떤 설정이 가장 좋은지 결정할 수 있습니다. 변경하려는 매개변수는 무엇입니까? 첨부된 표에 따르면 포리스트의 트리 수, 분할당 샘플링된 용어 수, 부트스트랩 샘플 속도, 트리당 최소 분할, 트리당 최대 분할 및 최소 크기 분할의 6개 항목을 변경하려고 했습니다.
이 모든 항목을 변경하려는 경우 이러한 각 항목의 범위는 얼마입니까? 예를 들어 나무 수: 기본 나무 수는 100입니다. 아마도 당신은 100그루에서 200그루의 나무를 즐겁게 하고 싶을 것입니다. 이제 100에서 200 사이의 모든 값(100, 101, 102, 103, ..., 200) 또는 25마다(100, 125, 150, 175, 200) 시도하시겠습니까? 이상적으로는 이러한 매개변수와 모델 피팅 결과 사이에 부드러운 관계가 없기 때문에 모든 값을 시도하는 것이 가장 좋습니다. 119그루의 나무에서 GREAT 모델을 가질 수 있고 118과 120에서 모두 끔찍한 모델을 가질 수 있습니다. 불행히도 모든 값을 시도하는 것은 매우 시간이 많이 소요되며 여전히 선택한 매개변수의 범위에 따라 달라집니다.
각 매개변수로 실제로 수행하려는 작업에 대한 모든 생각을 했다면 테이블을 생성할 수 있습니다. 테이블에 몇 개의 행만 있는 경우(시도할 몇 가지 다른 조건), 직접 만들 수 있습니다. 여러 조건(손으로 입력하고 싶은 것보다 더 많음)이 있는 경우 설계된 실험을 시도할 수 있습니다. 선택하는 디자인 유형은 해당 결과로 수행할 계획에 따라 다릅니다. 이것은 실험적 디자인에 대한 지식이 작용하는 곳입니다. 설계 유형에 관계없이 JMP 도움말에 표시된 이름으로 요인 이름을 입력합니다(제 첫 번째 게시물 참조). 이것이 JMP가 어떤 열이 어떤 매개변수와 함께 가는지 아는 방법입니다. 열 이름이 일치해야 합니다(다시 JMP 도움말 참조). 또한 요인의 범위는 각 조정 매개변수의 유효한 값과 일치해야 합니다. 따라서 이전에 제공한 Number of Trees 예제에서는 100에서 200 사이의 범위를 가진 Number of Trees라는 인수를 갖게 됩니다. 현재 -1에서 1 사이의 값은 이러한 모든 조정 매개변수에 대해 양수 값을 가져야 하기 때문에 작동하지 않습니다. -1 트리가 있는 부트스트랩 포리스트 같은 것은 없습니다.
이게 도움이 되길 바란다.
Re: 예측 모델링에서 설계 테이블 조정친애하는 댄,
도움을 주셔서 감사합니다. 이 목적을 위해 테이블을 만드는 데 사용해야 하는 테이블 디자인이 무엇인지 DOE에서 방황합니다. 어떤 제안이 가장 잘 작동합니까?
Surface Design을 사용하여 DOE에서 테이블을 생성했습니다. Boosted Forest 분석에서 "디자인 테이블 사용" 기능을 수행할 때 매개변수를 변경하면 오류가 발생합니다(첨부된 표 참조). 컬럼코드를 -1 ~ 1로 유지하면 문제 없습니다. 아니면 매개변수 설정에 제한이 있습니까? JMP는 매개변수에 어떤 열이 사용되는지 어떻게 알 수 있습니까(예: 트리 수 및 분할당 용어 수). 열 번호 또는 열 이름으로입니까?
당신이 나를 더 도울 수 있기를 바랍니다
Re: 예측 모델링에서 설계 테이블 조정튜닝 설계 테이블을 생성해야 합니다. JMP가 트리를 맞추기 위한 다양한 매개변수의 범위를 알 수 있는 방법이 없기 때문에 JMP는 이 작업을 수행할 수 없습니다(몇 개의 레이어를 고려해야 합니까? 트리당 분할 수는? 어떤 범위의 학습률을 살펴보고 싶습니까?)
확실히 테이블을 만들고 고려하려는 옵션을 선택할 수 있습니다. 그러나 설계된 실험을 사용하여 지정한 범위에 걸쳐 가능한 매개변수 설정을 만들 수 있습니다.
설계된 실험 접근 방식은 효율적인 방식으로 모델 매개변수의 범위를 포괄하도록 보장합니다. 유일한 주의 사항은 설계된 실험이 종종 최상의 설정을 찾기 위해 보간에 의존한다는 것입니다. Bootstrap Forest 및 Boosted Tree에 대한 모델 매개변수는 설계 실험이 모델링에 의존하는 "평활 함수"를 항상 따르지는 않습니다.
JMP 도움말에서:
사용 동조 테이블 설계
데이터를 선택할 수 있는 창을 엽니다. 테이블 Forest 패널에 대한 값 포함 동조 매개변수, 동조 설계 테이블 . ㅏ 동조 설계 테이블 지정하려는 각 옵션에 대한 열이 있고 각각 단일 부트스트랩 포리스트 모델 디자인을 나타내는 하나 이상의 행이 있습니다. 옵션이 지정되지 않은 경우 동조 설계 테이블, 기본값이 사용됩니다.
각 행에 대해 테이블, JMP는 다음을 사용하여 부트스트랩 포리스트 모델을 생성합니다. 동조 지정된 매개변수. 에 둘 이상의 모델이 지정된 경우 동조 설계 테이블, 모델 검증 세트 요약 보고서는 각 모델에 대한 RSquare 값을 나열합니다. Bootstrap Forest 보고서는 RSquare 값이 가장 큰 모델에 대한 적합 통계를 보여줍니다.
당신은 만들 수 있습니다 동조 설계 테이블 실험 설계 시설을 사용합니다. 부트스트랩 숲 동조 설계 테이블 순서에 관계없이 다음과 같은 대소문자를 구분하지 않는 열을 포함할 수 있습니다.
– 숫자 나무
– 숫자 용어
– 부분 부트스트랩
– 트리당 최소 분할
– 트리당 최대 분할
– 최소 크기 분할
