Table de conception de réglage dans la modélisation prédictiveBonjour,
Je souhaite utiliser la fonction "tuning design table" dans la modélisation prédictive (arbre boosté et forêt d'amorçage).Cette table de conception de réglage ne semble pas être générée par le programme lui-même. Où puis-je trouver une table de réglage à utiliser lorsque j'active la conception Tuning ?
Dans l'attente d'une réponse
Rgd,
Lu
Re : Table de conception de réglage dans la modélisation prédictiveJ'aime inclure des études qui ont analysé l'effet du réglage des paramètres sur les mesures de performance et d'importance variable dans la modélisation des forêts aléatoires.
Salutations,
Ludo
Re : Table de conception de réglage dans la modélisation prédictiveJe ne connais aucune valeur maximale. Bien sûr, plus on monte, plus cela prend du temps, c'est pourquoi les gens essaient généralement d'équilibrer la complexité avec l'aspect pratique du temps que cela prendra. Assurez-vous que l'arrêt anticipé est vérifié afin que s'il n'y a pas d'amélioration, cet essai particulier soit arrêté prématurément plutôt que de se terminer.
Re : Table de conception de réglage dans la modélisation prédictiveMerci Dan,
Je vérifie de cette façon.
Connaissez-vous uniquement des directives concernant la définition des limites de paramètres pour l'analyse de la forêt bootstrap. Ou s'agit-il d'essais et d'erreurs ?
Salutations,
Ludo
Re : Table de conception de réglage dans la modélisation prédictiveAu lieu de vous concentrer sur le design ou le type de design à utiliser, concentrez-vous sur ce que vous voulez VRAIMENT faire.
Une table de réglage vous permet d'essayer d'ajuster la forêt Bootstrap dans de nombreuses conditions différentes pour déterminer quels paramètres semblent être les meilleurs. Lequel de ces paramètres souhaitez-vous modifier ? Selon votre tableau ci-joint, vous cherchiez à modifier six éléments : nombre d'arbres dans la forêt, nombre de termes échantillonnés par division, taux d'échantillonnage Bootstrap, divisions minimales par arbre, divisions maximales par arbre et division de taille minimale.
Étant donné que vous souhaitez modifier tous ces éléments, quelles sont les plages pour chacun de ces éléments ? Par exemple, nombre d'arbres : le nombre d'arbres par défaut est 100. Peut-être souhaitez-vous divertir entre 100 et 200 arbres. Maintenant, voudriez-vous essayer CHAQUE valeur entre 100 et 200 (100, 101, 102, 103, ..., 200), ou peut-être toutes les 25 (100, 125, 150, 175, 200) ? Idéalement, il est préférable d'essayer chaque valeur car il n'y a pas de relation fluide entre ces paramètres et les résultats de l'ajustement du modèle. Vous pourriez avoir un GRAND modèle à 119 arbres et des modèles horribles à 118 et 120. Malheureusement, essayer chaque valeur prend beaucoup de temps et dépend toujours de la plage des paramètres que vous avez sélectionnés.
Une fois que vous avez réfléchi à ce que vous essayez réellement de faire avec chacun des paramètres, vous pouvez créer votre table. Si votre tableau ne comporte que quelques lignes (quelques conditions différentes à essayer), vous pouvez le créer à la main. S'il comporte plusieurs conditions (plus que ce que vous souhaitez saisir à la main), vous pouvez alors tenter une expérience conçue. Le type de conception que vous choisirez dépendra de ce que vous envisagez de faire avec ces résultats. C’est là qu’interviennent les connaissances en matière de conception expérimentale. Quel que soit le type de conception, vous saisissez les noms des facteurs comme ceux indiqués dans l'aide de JMP (voir mon premier message). C'est ainsi que JMP sait quelles colonnes correspondent à quels paramètres : les noms de colonnes doivent correspondre (encore une fois, reportez-vous à l'aide de JMP). De plus, les plages des facteurs doivent correspondre à des valeurs valides pour chacun des paramètres de réglage. Ainsi, dans l'exemple du nombre d'arbres que j'ai donné plus tôt, j'aurais un facteur nommé Nombre d'arbres avec une plage de 100 à 200. Les valeurs que vous avez actuellement entre -1 et 1 ne fonctionneront pas car vous devez avoir des valeurs positives pour tous ces paramètres de réglage. Il n’existe pas de forêt Bootstrap avec -1 arbres.
J'espère que ça aide.
Re : Table de conception de réglage dans la modélisation prédictiveCher Dan,
Merci pour votre aide. Je me demande dans DOE quel modèle de table je dois utiliser pour créer une table à cet effet. Une suggestion sur ce qui fonctionne le mieux ?
J'ai généré une table dans DOE en utilisant Surface Design. La modification des paramètres provoque des erreurs lors de l'exécution de la fonction "Utilisation de la table de conception" dans l'analyse Boosted Forest (voir tableau ci-joint). Lorsque je garde le code de colonne entre -1 et 1, il n'y a aucun problème. Ou y a-t-il des limitations dans les réglages des paramètres ? Comment JMP sait-il quelle colonne est utilisée pour les paramètres (par exemple, nombre d'arbres et nombre de termes par division). Est-ce par numéro de colonne ou par nom de colonne ?
J'espère que vous pourrez m'aider davantage
Re : Table de conception de réglage dans la modélisation prédictiveVous devez créer la table de conception de réglage. JMP ne peut pas faire cela à votre place car il n'a aucun moyen pour JMP de connaître les plages des différents paramètres d'ajustement de l'arborescence (combien de couches devez-vous prendre en compte ? Combien de fentes par arbre ? Quelle plage de taux d’apprentissage souhaitez-vous examiner ?)
Vous pouvez certainement simplement créer le tableau et choisir les options que vous souhaitez prendre en compte. Cependant, vous pouvez utiliser une expérience conçue pour créer les paramètres possibles sur la plage que vous avez spécifiée.
L'approche expérimentale conçue garantira que vous couvrez efficacement les plages de paramètres de votre modèle. La seule mise en garde est que les expériences conçues reposent souvent sur l'interpolation pour trouver les meilleurs paramètres. Les paramètres du modèle pour Bootstrap Forest et Boosted Tree ne suivent pas toujours les « fonctions fluides » sur lesquelles s'appuient les expériences conçues pour la modélisation.
Depuis l'aide de JMP :
Utiliser Réglage Tableau Conception
Ouvre une fenêtre dans laquelle vous pouvez sélectionner une donnée tableau contenant des valeurs pour le panneau Forêt réglage paramètres, appelés un réglage conception tableau . UN réglage conception tableau comporte une colonne pour chaque option que vous souhaitez spécifier et comporte une ou plusieurs lignes qui représentent chacune une conception de modèle Bootstrap Forest unique. Si une option n'est pas spécifiée dans le réglage conception tableau, la valeur par défaut est utilisée.
Pour chaque ligne du tableau, JMP crée un modèle Bootstrap Forest à l'aide de réglage paramètres spécifiés. Si plusieurs modèles sont spécifiés dans le réglage conception tableau, le rapport Récapitulatifs des ensembles de validation de modèle répertorie la valeur RSquare pour chaque modèle. Le rapport Bootstrap Forest affiche les statistiques d'ajustement pour le modèle avec la plus grande valeur RSquare.
Vous pouvez créer un réglage conception tableau en utilisant les installations de conception d’expériences. Une forêt bootstrap réglage conception tableau peut contenir les colonnes suivantes, insensibles à la casse, dans n'importe quel ordre :
– Arbres numériques
– Termes numériques
– Amorçage des portions
– Divisions minimales par arbre
– Divisions maximales par arbre
– Répartition de la taille minimale
