Wie kann ich eine in einem neuen Tool erkannte Verschiebung aktualisieren, um mein Vorhersagemodell zu beeinflussen?Ich habe ein DOE durchgeführt und ein LMS-Modell und ein NN-Modell für Vorhersagezwecke entwickelt. Bei einem neuen Tool haben wir einige Tests durchgeführt und eine leichte Verschiebung festgestellt. Jetzt möchte ich auf früheren Interaktionen aufbauen, die wir bereits entdeckt haben, aber die entsprechenden Verschiebungen hinzufügen, um die Vorhersagen zu verbessern. Irgendwelche Vorschläge?Erweiterte statistische ModellierungGrundlegende Datenanalyse und ModellierungVersuchsplanungPrädiktive Modellierung und maschinelles LernenBetreff: Wie kann ich eine in einem neuen Tool erkannte Verschiebung aktualisieren, um mein Vorhersagemodell zu beeinflussen?Ich sehe drei mögliche Möglichkeiten, mit diesem Problem umzugehen. Zunächst gehe ich davon aus, dass Sie mit „Verschiebung“ eine Änderung des großen Mittelwerts des Antwortraums meinen, alle anderen Aspekte der angepassten Oberfläche werden jedoch als konsistent angesehen. Wenn die „Verschiebung“ etwas anderes ist (Varianz, Steigung (linear, krummlinig oder eine andere Form), Asymptote (sofern vorhanden) und so weiter), dann ist mein erster Vorschlag stumm. Am einfachsten ist es wahrscheinlich, die Vorhersageformel in einer Spalte zu speichern und dann einfach eine Konstante zur Formel hinzuzufügen, die den Betrag der „Verschiebung“ angibt. Die nächsteinfachste Möglichkeit besteht darin, einfach ein neues Modell mit „Werkzeug“ als Spalte und dann innerhalb der Spaltenebenen für das/die „alten“ Werkzeug(e) zu erstellen, das „neue Werkzeug“ als Begriff hinzuzufügen und ein neues Modell zu erstellen . Eine dritte Möglichkeit besteht darin, einfach zwei Modelle zu verwalten … eines für die ursprüngliche Analyse und ein zweites für das „neue Tool“. Wenn ich es wäre, würde ich alle drei ausprobieren und sehen, welcher Weg Ihnen hilft, das vorliegende praktische Problem zu lösen.
Aber jetzt habe ich noch ein paar zusätzliche Fragen.
1. Was ist ein „LMS-Modell“?
2. Ich frage mich, warum Sie sich für ein neuronales Netzwerkmodell interessiert haben. Normalerweise wird bei DOE-basierten Modellierungsarbeiten der Entwurf explizit erstellt, um ein lineares Modell mit einer bestimmten Struktur abzuschätzen. Insbesondere bei Verwendung optimaler DOE-Methoden. Und selbst wenn klassische DOE-Methoden verwendet werden, gibt es hinter den Kulissen ein implizites Modell. Warum also ein neuronales Netzwerk? Ich vermute, dass das lineare Modell viel zu kurz gekommen ist? Und Sie haben eine wirklich nichtlineare Oberfläche, die Sie schätzen möchten? Aber ich vermute mal wieder... was steckt also hinter dem Denkprozess?
Betreff: Wie kann ich eine in einem neuen Tool erkannte Verschiebung aktualisieren, um mein Vorhersagemodell zu beeinflussen?Pete ist mit seinen Ratschlägen angesichts der von Ihnen bereitgestellten Informationen viel großzügiger.Leider haben Sie für mich nicht annähernd genug Kontext bereitgestellt.Ich habe einige Gedanken, aber es sind nur Vermutungen.
Wo stehen Sie im Wissenskontinuum? Sie haben 1 DOE durchgeführt und glauben, dass Sie eine nützliche Vorhersageformel gefunden haben? (unwahrscheinlich, typischerweise erfordert die Modellentwicklung eine Iteration).Sie haben nur 1 Y (Antwortvariable, unwahrscheinlich, da wir in einer multivariaten Welt leben)?Ich vermute, Sie meinen zusätzlich zum neuronalen Netzwerk das Modell der kleinsten Quadrate? Das sind zwei völlig unterschiedliche Strategien zum Modellbau.Eine basiert auf Wissen und die andere auf Wahrscheinlichkeit (Muster in den Daten).Wie ähnlich sind sie?Wie nützlich sind sie?Wie gut können sie tatsächlich vorhersagen?Wie sehen die Residuen aus?
Was ist Ihre Hypothese, nachdem Sie ein neues Tool eingeführt und einen Effekt gesehen haben? Beachten Sie, dass Sie für die Verschiebung möglicherweise nicht einfach „hinzufügen“ können, da das neue Tool möglicherweise mit anderen Faktoren im Modell interagiert.Und wie sicher sind Sie, dass es das neue Tool war, das den Wandel erklärt?Hat sich sonst noch etwas geändert?
Ich habe den Verdacht, dass Sie nicht alle möglichen Faktoren identifiziert haben, die die Antwort(en) beeinflussen könnten.Vielleicht sollten Sie zum Screening zurückkehren und Ihren Inferenzraum vergrößern (mehr Faktoren bei sich änderndem Rauschen) und sequenzielle Iterationen fortsetzen, um Ihr Modell aufzubauen.
Betreff: Wie kann ich eine in einem neuen Tool erkannte Verschiebung aktualisieren, um mein Vorhersagemodell zu beeinflussen?Hallo,
Zunächst einmal vielen Dank für Ihre Antwort.
Ein Teil des Problems besteht also darin, dass ich über eine große Datenbank mit Läufen verfüge, die ich nicht für jedes Tool von Grund auf wiederholen werde.Und jedes Werkzeug hat eine Verschiebung, ist aber nicht im gesamten Bereich konsistent (wir haben dies in den Wiederholungsdaten gesehen). Wenn man diese Optionen in Betracht zieht, denke ich, dass das Hinzufügen einer Werkzeugspalte in der Mitte Sinn machen würde und frühere Effekte nicht völlig außer Acht lassen würde.
1. LMS – kleinste Mittelquadrate – die grundlegende lineare Modellierungsoption.
2. Das war also interessant, weil wir vorhandene Datenbanken verwenden wollten, die nicht richtig für DOE konzipiert waren. Daher zeigt der Versuch, eine LMS-DOE-Analyse durchzuführen, viele Störfaktoren und damit Singularitätspunkte auf, die durch die Steuerung „ausgeschaltet“ werden können Interpolation, aber sie beschreibt den Raum nicht korrekt.Ich fand, dass das NN in diesem Sinne robuster ist, was nicht ideal ist, da es ein probabilistisches Modell ist, aber diese Lücken füllt.
Betreff: Wie kann ich eine in einem neuen Tool erkannte Verschiebung aktualisieren, um mein Vorhersagemodell zu beeinflussen?Hallo,
Vielen Dank für Ihren Beitrag.
Ich stimme Ihrer Argumentation voll und ganz zu und die Durchführung eines ordnungsgemäßen Screening-Designs für alle Parameter ist sehr sinnvoll.Ich werde diesen Ansatz ausprobieren, aber manchmal können wir nicht alle durchgeführten Tests kontrollieren.
Wie ich im vorherigen Kommentar erwähnt habe, warum NN eine bessere „Raumfüllung“ bei Interaktionen bietet, bin ich mit dieser Annahme des Wissens über den Prozess nicht zufrieden.
Unabhängig davon glaube ich, dass meine Frage immer noch ihren eigenen Wert hat, wie man ein NN-Modell zu Vorhersagezwecken anhand aktualisierter Ergebnisse ständig aktualisiert. Ich dachte an etwas mit einer gewichteten Funktionalität für aktuelle Prozessergebnisse, ähnlich den EWMA-Diagrammen in SPC.
Betreff: Wie kann ich eine in einem neuen Tool erkannte Verschiebung aktualisieren, um mein Vorhersagemodell zu beeinflussen?Nur ein Punkt zur Klarstellung der Sprache ... Die Methode wird normalerweise als Kleinste Quadrate, Gewöhnliche Kleinste Quadrate oder Standard Kleinste Quadrate bezeichnet (daher die Verwirrung bei der Verwendung von LMS).Hierbei handelt es sich um ein Regressionsverfahren, das die beste Anpassungslinie durch die Daten schätzt, indem die quadratische Abweichung (Summe der Quadrate) der Residuen von der Linie (am wenigsten) minimiert wird.
https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/?os=mac&source=application#page/jmp/example-of-simple-linear-regression.shtml#ww892978
