예측 모델링의 설계 테이블 조정안녕하세요,
예측 모델링(부스팅 트리 및 부트스트랩 포레스트)에서 "튜닝 설계 테이블" 기능을 사용하고 싶습니다.이 튜닝 설계 테이블은 프로그램 자체에서 생성되는 것은 아닌 것 같습니다. 튜닝 디자인을 활성화할 때 사용할 튜닝 테이블은 어디에서 찾을 수 있나요?
응답을 기대합니다
감사합니다,
루
Re: 예측 모델링의 설계 테이블 조정저는 Random Forests 모델링의 성능 및 변수 중요도 측정에 대한 매개변수 조정의 효과를 분석한 연구를 포함하고 싶습니다.
문안 인사,
루도
Re: 예측 모델링의 설계 테이블 조정최대 값을 알지 못합니다. 물론 높이 올라갈수록 시간이 더 오래 걸리기 때문에 사람들은 일반적으로 시간이 얼마나 걸릴지에 대한 복잡성과 실용적인 측면 사이의 균형을 맞추려고 노력합니다. 개선이 없을 경우 해당 특정 시험이 완료되기보다는 조기에 중단되도록 조기 중단이 선택되어 있는지 확인하십시오.
Re: 예측 모델링의 설계 테이블 조정고마워요 댄,
저는 이렇게 확인합니다.
부트스트랩 포리스트 분석을 위한 매개변수 제한 설정에 대한 지침을 알고 계십니까? 아니면 시행착오인가요?
문안 인사,
루도
Re: 예측 모델링의 설계 테이블 조정사용할 디자인이나 디자인 유형에 집중하는 대신, 실제로 하고 싶은 일에 집중하세요.
튜닝 테이블을 사용하면 다양한 조건에서 부트스트랩 포레스트를 피팅하여 어떤 설정이 가장 좋은지 결정할 수 있습니다. 다음 중 어떤 매개변수를 변경하고 싶으신가요? 첨부된 테이블에 따르면 포리스트의 트리 수, 분할당 샘플링된 용어 수, 부트스트랩 샘플링 속도, 트리당 최소 분할, 트리당 최대 분할 및 최소 크기 분할 등 6개 항목을 변경하려고 했습니다.
이러한 항목을 모두 변경하려는 경우 각 항목의 범위는 어떻게 됩니까? 예를 들어 나무 수: 기본 나무 수는 100입니다. 아마도 당신은 100그루의 나무부터 200그루의 나무까지 무엇이든 즐겁게 하고 싶을 것입니다. 이제 100에서 200(100, 101, 102, 103, ..., 200) 사이의 모든 값을 시도하시겠습니까, 아니면 25마다(100, 125, 150, 175, 200) 값을 시도하시겠습니까? 이상적으로는 이러한 매개변수와 모델 피팅 결과 사이에 원활한 관계가 없기 때문에 모든 값을 시도하는 것이 가장 좋습니다. 119개 나무에서는 훌륭한 모델을 가질 수 있고 118개와 120개 모두에서는 형편없는 모델을 가질 수 있습니다. 불행하게도 모든 값을 시도하는 것은 시간이 많이 걸리며 여전히 선택한 매개변수의 범위에 따라 달라집니다.
각 매개변수를 사용하여 실제로 수행하려는 작업에 대해 모든 생각을 했다면 테이블을 만들 수 있습니다. 테이블에 몇 개의 행만 있는 경우(몇 가지 다른 조건을 시도해야 함) 직접 만들 수 있습니다. 여러 조건(손으로 입력할 수 없는 조건)이 있는 경우 설계된 실험을 시도해 볼 수 있습니다. 선택한 디자인 유형은 해당 결과로 무엇을 하려는지에 따라 달라집니다. 실험 설계에 대한 지식이 작용하는 곳입니다. 설계 유형에 관계없이 JMP 도움말(제 첫 번째 게시물 참조)에 표시된 이름을 그대로 입력합니다. 이것이 JMP가 어떤 열이 어떤 매개변수와 일치하는지 아는 방법입니다. 즉, 열 이름이 일치해야 합니다(JMP 도움말 참조). 또한 요인의 범위는 각 조정 매개변수의 유효한 값과 일치해야 합니다. 따라서 앞서 제공한 나무 수 예에는 100에서 200 사이의 범위를 갖는 나무 수라는 요소가 있습니다. 현재 -1부터 1까지의 값은 작동하지 않습니다. 왜냐하면 이러한 모든 조정 매개변수에 대해 양수 값이 필요하기 때문입니다. -1개의 나무가 있는 부트스트랩 포레스트 같은 것은 없습니다.
이게 도움이 되길 바란다.
Re: 예측 모델링의 설계 테이블 조정친애하는 댄,
도움을 주셔서 감사합니다. 나는 이 목적을 위한 테이블을 생성하기 위해 어떤 테이블 디자인을 사용해야 하는지 DOE를 헤매고 있습니다. 어떤 것이 가장 효과적인지 제안해 주시겠어요?
Surface Design을 사용하여 DOE에서 테이블을 생성했습니다. 매개변수를 변경하면 Boosted Forest 분석에서 "디자인 테이블 사용" 기능을 수행할 때 오류가 발생합니다(첨부된 표 참조). 열 코드를 -1 대 1로 유지하면 문제가 없습니다. 아니면 매개변수 설정에 제한이 있나요? JMP는 어떤 열이 매개변수(예: 분할당 트리 수 및 항 수)에 사용되는지 어떻게 알 수 있습니다. 열 번호인가요, 아니면 열 이름인가요?
당신이 나를 더 도울 수 있기를 바랍니다
Re: 예측 모델링의 설계 테이블 조정튜닝 설계 테이블을 생성해야 합니다. JMP는 트리를 맞추기 위한 다양한 매개변수의 범위를 알 수 있는 방법이 없기 때문에 이 작업을 수행할 수 없습니다(몇 개의 레이어를 고려해야 합니까?). 트리 당 몇 개의 분할이 있습니까? 살펴보고 싶은 학습률 범위는 어느 정도입니까?)
테이블을 생성하고 고려하고 싶은 옵션을 선택할 수도 있습니다. 그러나 설계된 실험을 사용하여 지정한 범위에 걸쳐 가능한 매개변수 설정을 생성할 수 있습니다.
설계된 실험 접근 방식은 효율적인 방식으로 모델 매개변수의 범위를 포괄하도록 보장합니다. 유일한 주의 사항은 설계된 실험이 최상의 설정을 찾기 위해 보간법에 의존하는 경우가 많다는 것입니다. Bootstrap Forest 및 Boosted Tree의 모델 매개변수는 설계된 실험이 모델링에 의존하는 "부드러운 기능"을 항상 따르지는 않습니다.
JMP 도움말에서:
사용 동조 테이블 설계
데이터를 선택할 수 있는 창을 엽니다. 테이블 숲 패널의 값이 포함되어 있습니다. 동조 매개변수라고 함 동조 설계 테이블 . ㅏ 동조 설계 테이블 지정하려는 각 옵션에 대한 열이 있고 각각 단일 Bootstrap Forest 모델 디자인을 나타내는 하나 이상의 행이 있습니다. 옵션이 지정되지 않은 경우 동조 설계 테이블, 기본값이 사용됩니다.
각 행에 대해 테이블, JMP는 다음을 사용하여 Bootstrap Forest 모델을 생성합니다. 동조 매개변수가 지정되었습니다. 둘 이상의 모델이 지정된 경우 동조 설계 테이블, 모델 검증 세트 요약 보고서에는 각 모델의 RSquare 값이 나열됩니다. Bootstrap Forest 보고서는 가장 큰 RSquare 값을 가진 모델에 대한 적합 통계를 보여줍니다.
당신은 만들 수 있습니다 동조 설계 테이블 실험 설계(Design of Experiments) 시설을 사용합니다. 부트스트랩 포리스트 동조 설계 테이블 대소문자를 구분하지 않는 다음 열을 순서에 관계없이 포함할 수 있습니다.
– 숫자 나무
– 숫자 용어
– 부분 부트스트랩
– 트리당 최소 분할
– 트리당 최대 분할
– 최소 크기 분할
