Comment puis-je mettre à jour un changement détecté dans un nouvel outil pour affecter mon modèle prédictif ?J'ai fait un DOE et développé un modèle LMS et un modèle NN à des fins de prédiction. Sur un nouvel outil, nous avons effectué quelques tests et remarqué un léger décalage, maintenant je voudrais m'appuyer sur les interactions précédentes que nous avons déjà découvertes mais ajouter les décalages appropriés pour améliorer les prédictions. Aucune suggestion?Modélisation statistique avancéeAnalyse et modélisation des données de baseConception d'expériencesModélisation prédictive et apprentissage automatiqueRe : Comment puis-je mettre à jour un décalage détecté dans un nouvel outil pour affecter mon modèle prédictif ?Je vois trois façons potentielles de gérer ce problème. Tout d'abord, je vais supposer que lorsque vous dites "décalage", vous voulez dire un changement dans la moyenne générale de l'espace de réponse, mais tous les autres aspects de la surface ajustée sont considérés comme cohérents. Si le "décalage" est autre chose (variance, pente (linéaire, curviligne ou toute autre forme), asymptote (si elle est évidente) et ainsi de suite), ma première suggestion est muette. La chose la plus simple que vous puissiez faire est probablement d'enregistrer la formule de prédiction dans une colonne, puis d'ajouter simplement une constante à la formule qui correspond à l'ampleur du "décalage". La prochaine chose la plus simple que vous puissiez faire est simplement de créer un nouveau modèle avec 'outil' comme colonne, puis dans les niveaux de colonne pour les 'anciens' outils et d'ajouter le 'nouvel outil' comme terme et de construire un nouveau modèle . Une troisième option consiste à simplement conserver deux modèles... un pour l'analyse d'origine et un second pour le « nouvel outil ». Si c'était moi... j'essaierais les trois et je verrais quelle voie vous aide à résoudre le problème pratique qui se pose.
Mais maintenant j'ai quelques questions supplémentaires.
1. Qu'est-ce qu'un « modèle LMS » ?
2. Je suis curieux de savoir pourquoi vous vous êtes tourné vers un modèle de réseau neuronal ? Habituellement, dans les travaux de modélisation basés sur le DOE, la conception est explicitement construite pour estimer un modèle linéaire avec une structure spécifique. Surtout lors de l'utilisation de méthodes DOE optimales. Et même si vous utilisez les méthodes DOE classiques, il existe un modèle implicite dans les coulisses. Alors pourquoi un réseau de neurones ? Je suppose que le modèle linéaire a été trop court ? Et vous avez une surface de type vraiment non linéaire que vous essayez d'estimer ? Mais encore une fois, je suppose... alors qu'y a-t-il derrière le processus de pensée ?
Re : Comment puis-je mettre à jour un décalage détecté dans un nouvel outil pour affecter mon modèle prédictif ?Pete est beaucoup plus généreux avec ses conseils compte tenu des informations que vous avez fournies.Malheureusement, pour moi, vous n'avez pas fourni suffisamment de contexte.J'ai quelques idées, mais ce ne sont que des suppositions.
Où en êtes-vous dans le continuum des connaissances ? Vous avez exécuté 1 DOE et pensez être arrivé à une formule de prédiction utile ? (peu probable, le développement du modèle nécessite généralement une itération).Vous n'avez que 1 Y (variable de réponse, peu probable puisque nous vivons dans un monde multivarié) ?Je suppose que vous voulez dire le modèle des moindres carrés en plus du réseau de neurones ? Ce sont deux stratégies complètement différentes pour la construction de modèles.L'un basé sur la connaissance et l'autre basé sur la probabilité (modèles dans les données).À quel point sont-ils similaires ?Quelle est leur utilité ?Dans quelle mesure prédisent-ils réellement ?A quoi ressemblent les résidus ?
Puisque vous avez introduit un nouvel outil et vu un effet, quelle est votre hypothèse ? Sachez que vous ne pourrez peut-être pas simplement "ajouter" pour le changement car le nouvel outil peut interagir avec d'autres facteurs du modèle.De plus, êtes-vous sûr que c'était le nouvel outil expliquant le changement ?Quelque chose d'autre a-t-il changé ?
Je soupçonne que vous n'avez pas identifié tous les facteurs possibles qui pourraient affecter la ou les réponses.Peut-être devriez-vous revenir au dépistage et augmenter votre espace d'inférence (plus de facteurs à travers le bruit changeant) et continuer les itérations séquentielles pour construire votre modèle.
Re : Comment puis-je mettre à jour un décalage détecté dans un nouvel outil pour affecter mon modèle prédictif ?Salut,
Tout d'abord merci beaucoup pour votre réponse.
Une partie du problème est donc que j'ai une grande base de données d'exécutions que je ne vais pas refaire à partir de zéro pour chaque outil.Et chaque outil a un décalage mais n'est pas cohérent sur toute la gamme (nous l'avons vu dans les données de réexécution). Compte tenu de ces options, je suppose que le milieu de l'ajout d'une colonne d'outils aurait du sens et ne laisserait pas entièrement de côté les effets précédents.
1. LMS - moindres carrés - l'option de modélisation linéaire de base.
2. C'était donc intéressant parce que nous voulions utiliser des bases de données existantes qui n'étaient pas correctement conçues pour le DOE, donc essayer d'exécuter une analyse LMS DOE révèle de nombreux facteurs de confusion et donc des points de singularité qui peuvent être "désactivés" en contrôlant le interpolation, mais il ne décrit pas correctement l'espace.J'ai trouvé que le NN est plus robuste dans ce sens, ce qui n'est pas idéal car c'est un modèle probabiliste mais il remplit ces blancs.
Re : Comment puis-je mettre à jour un décalage détecté dans un nouvel outil pour affecter mon modèle prédictif ?Salut,
Merci beaucoup pour votre contribution.
Je suis totalement d'accord avec votre raisonnement et l'exécution d'une conception de dépistage appropriée sur tous les paramètres a beaucoup de sens.Je vais essayer cette approche, mais parfois nous ne pouvons pas contrôler tous les tests effectués.
Comme je l'ai mentionné dans le commentaire précédent, pourquoi NN a fourni un meilleur «remplissage de l'espace» sur les interactions, je ne suis pas à l'aise avec cette hypothèse de connaissance du processus.
Quoi qu'il en soit, je pense que ma question a toujours son propre mérite sur la façon de mettre à jour constamment un modèle NN à des fins de prédiction à partir de résultats mis à jour. Je pensais à quelque chose avec une fonctionnalité pondérée pour les résultats de processus actuels similaires aux graphiques EWMA dans SPC.
Re : Comment puis-je mettre à jour un décalage détecté dans un nouvel outil pour affecter mon modèle prédictif ?Juste un point de clarification du langage... La méthode est généralement appelée Moindres Carrés, Moindres Carrés Ordinaires ou Moindres Carrés Standard (d'où la confusion avec LMS).Il s'agit d'une procédure de régression qui estime la meilleure ligne d'ajustement à travers les données en minimisant (le moins) l'écart au carré (somme des carrés) des résidus par rapport à la ligne.
https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/?os=mac&source=application#page/jmp/example-of-simple-linear-regression.shtml#ww892978
