如何跟踪模型性能？你好
我基於數百個實驗室數據使用很少的工藝參數開發了一種產品的粘度模型。
現在模型已經構建，跟踪其性能隨時間推移的最佳方法是什麼？ 控製圖 ?
我們繼續頻繁地進行實驗室分析，以便我們可以查看分析值與預測值。
預先感謝您的建議。
分析回复：如何跟踪模型性能？有趣...這是我最初的想法：
首先，如何構建模型（例如，GLM、逐步、PLS、神經）？ 其次，您跟踪一段時間內績效的目的是什麼？ 您是否打算使用它來對預測的偏差做出反應？ 多少偏差會引起你的反應？ 你會有什麼反應？ 將模型中的 X 繪製成圖表（更具預測性）不是更好嗎？
如果模型構建是基於觀察數據，您是否嘗試過實驗來確認模型是因果關係還是相關關係？
您是想改進模型（例如，確定要包含在模型中的其他變量或高階項）還是只是評估模型的一致性？ 您想擴展推理空間以包含其他產品嗎？我想你可以策劃殘差隨著時間的推移（例如，X、MR 圖表）。 你繪製什麼以及如何繪製是你想要通過“跟踪”完成的功能。
出於好奇，您是否評估了測量系統？ 這是使用控製圖方法的好機會（並且可以更好地確定校準頻率）。
回复：如何跟踪模型性能？明顯的比較是實際值與預測值的散點圖。 您可以添加 Y=X 行以供參考。@statman的建議涉及到預測的穩定性。 您還可以使用過程能力（預測是一個過程）來幫助評估適用性。
