Ri: Componente aggiuntivo di ottimizzazione bayesianaGrazie @yuichi_katsumur componente aggiuntivo molto utile
Ri: Componente aggiuntivo di ottimizzazione bayesianaBel lavoro @yuichi_katsumur ! @summers1985 , sebbene attualmente non sia disponibile l'integrazione automatica con il componente aggiuntivo XGBoost, è semplice eseguire manualmente entrambi i componenti aggiuntivi.Se esegui il componente aggiuntivo XGBoost con l'opzione Autotune, creerà una tabella di risultati di adattamento su un progetto di riempimento flessibile e veloce.Assicurati che la metrica delle prestazioni desiderata sia inclusa nella tabella, salvala in una tabella JMP, quindi utilizza questa tabella come input per il componente aggiuntivo Bayesian Optimizataion.Ciò consente di profilare i risultati correnti e suggerire impostazioni degli iperparametri potenzialmente migliorate.Eseguire l'iterazione tra i due componenti aggiuntivi secondo necessità per trovare intervalli di iperparametri ottimali.Tendo a preferire un approccio manuale come questo poiché ti consente di vedere cosa sta succedendo nell'intero spazio degli iperparametri in ogni passaggio.
Ri: Componente aggiuntivo di ottimizzazione bayesianaÈ possibile specificare l'intervallo e le condizioni dei punti sperimentali aggiunti dai risultati della ricerca?
Ad esempio, se si desidera ottimizzare la combinazione dei rapporti di miscelazione dei materiali da A a C utilizzando l'ottimizzazione bayesiana, si desidera impostare l'intervallo del rapporto da A a C e la somma di A a C.
Ri: Componente aggiuntivo di ottimizzazione bayesianaCiao @Mae-Tetsu , Grazie per la tua domanda. Prova a impostare le proprietà della colonna della miscela prima di eseguire l'ottimizzazione bayesiana.
Per informazioni dettagliate sulle proprietà delle colonne, consultare la pagina seguente.
https://www.jmp.com/support/help/ja/16.2/#page/jmp/mixture-example.shtml#ww529344
Ri: Componente aggiuntivo di ottimizzazione bayesianaCIAO
Per favore forniscimi una fonte per un articolo o un libro sull'argomento dell'ottimizzazione bayesiana
Saluti
Ri: Componente aggiuntivo di ottimizzazione bayesianaCIAO @Raaed ,
Grazie per il tuo commento. Ecco alcuni articoli di recensione che ho trovato;
S. Greenhill, S. Rana, S. Gupta, P. Vellanki e S. Venkatesh, "Ottimizzazione bayesiana per la progettazione sperimentale adattiva: una revisione", in IEEE Access, vol. 8, pp. 13937-13948, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2966228.
B. Shahriari, K. Swersky, Z. Wang, RP Adams e N. de Freitas, "Taking the Human Out of the Loop: A Review of Bayesian Optimization", in Proceedings of the IEEE, vol. 104, n. 1, pp. 148-175, gennaio 2016, doi: 10.1109/JPROC.2015.2494218.
Ri: Componente aggiuntivo di ottimizzazione bayesianaGrazie mille
Ri: Componente aggiuntivo di ottimizzazione bayesianaPosso creare un plugin collegando il metodo Bayes e xgboost?
Ri: Componente aggiuntivo di ottimizzazione bayesiana@summers1985 Grazie per il tuo commento. Sfortunatamente, la versione attuale non ha la capacità di funzionare con il componente aggiuntivo XGBoost. Se le richieste sono numerose, vorrei prendere in considerazione la creazione di un componente aggiuntivo.
Componente aggiuntivo di ottimizzazione bayesiana
Informazioni su questo componente aggiuntivo
Questo componente aggiuntivo è un componente aggiuntivo per eseguire l'ottimizzazione bayesiana utilizzando il modello di processo gaussiano di JMP.
Requisiti di sistema
- JMP 15 e versioni successive
- La lingua di visualizzazione è solo inglese e giapponese
Informazioni sull'ottimizzazione bayesiana
L'ottimizzazione bayesiana è un metodo utilizzato per eseguire ripetutamente esperimenti sequenziali per trovare la soluzione ottimale. Il flusso principale dell'ottimizzazione bayesiana è il seguente.
- Crea un piano di riempimento dello spazio (o altro piano) con un numero appropriato di esperimenti.
- Fai un esperimento.
- Dai dati ottenuti viene stimato un modello di processo gaussiano.
- Dal modello di processo gaussiano g(x) (e la sua matrice di covarianza ∑) stimato dai dati, trovare il punto x* dove A(g(x)) calcolato da una funzione appropriata A(.) è massimo.
- Aggiungi x* come punto sperimentale e torna al passaggio ii.
Per ulteriori informazioni sull'ottimizzazione bayesiana, fare riferimento ai seguenti documenti.
B. Shahriari, K. Swersky, Z. Wang, RP Adams e N. de Freitas, "Taking the Human Out of the Loop: A Review of Bayesian Optimization", in Proceedings of the IEEE, vol. 104, n. 1, pp. 148-175, gennaio 2016, doi: 10.1109/JPROC.2015.2494218.
Come utilizzare il componente aggiuntivo
(Si veda anche il documento allegato)
- Apri la tabella dati JMP che contiene i dati sperimentali che hai già condotto. *Nota: il componente aggiuntivo corrente supporta solo una variabile obiettivo Y. Inoltre, la variabile esplicativa X può essere specificata solo su una scala continua.
- Selezionare Componenti aggiuntivi > Ottimizzazione bayesiana.
- Configura colonne e opzioni.
- Una volta completata l'analisi, verrà visualizzata una finestra dei risultati. Se desideri aggiungere punti sperimentali candidati alla tabella, fai clic sul pulsante Aggiungi riga alla tabella.
- Se desideri eseguire l'esperimento successivo, puoi eseguire l'ottimizzazione bayesiana nelle stesse condizioni eseguendo lo script di tabella "Esegui il componente aggiuntivo di ottimizzazione bayesiana".
immagine dello schermo
Come utilizzare questo componente aggiuntivo
Questo componente aggiuntivo consente di eseguire l'ottimizzazione bayesiana utilizzando il modello di processo gaussiano in JMP.
L'ottimizzazione bayesiana è una tecnica utilizzata quando si eseguono ripetutamente esperimenti sequenziali e si cerca una soluzione ottimale.
Prima di condurre un esperimento reale, si consiglia vivamente di verificare se funziona bene con alcuni pseudodati. Ci sono casi in cui è impossibile trovare bene il punto ottimale con pochi esperimenti.
- Apri la tabella dati JMP in cui hai inserito i dati sperimentali che hai già effettuato.
- Selezionare Componenti aggiuntivi > Ottimizzazione bayesiana.
- Imposta colonne e opzioni.
- Al termine dell'analisi verrà visualizzata una finestra. Se desideri aggiungere punti sperimentali candidati alla tabella, fai clic sul pulsante "Aggiungi la riga alla tabella".
- Se desideri ripetere l'ottimizzazione bayesiana, fai clic su "Esegui il componente aggiuntivo di ottimizzazione bayesiana" nello script della tabella.
Per maggiori informazioni consultare il file pdf allegato.
cambiare la storia
29 settembre 2023 Versione 1.3: aggiunta una casella di controllo alla finestra di lancio per aggiungere effetti nugget. Corretta la formula di calcolo della varianza in modo che sia corretta quando viene specificata la struttura terziaria.
07 ottobre 2023 Versione 1.3.1: risolto il problema quando il punto decimale è una virgola
08 dicembre 2023 Versione 1.3.2: risolto un problema per cui veniva visualizzato un errore quando era presente un fattore di combinazione.
Progettazione di esperimentiRi: Componente aggiuntivo di ottimizzazione bayesianaCiao,
Vorrei utilizzare il componente aggiuntivo di ottimizzazione bayesiana per la progettazione del mixaggio, ma esiste un modo per farlo?
Ri: Componente aggiuntivo di ottimizzazione bayesiana@yuichi_katsumur
La ringrazio per la risposta! Sono stato in grado di comprendere il tuo suggerimento eseguendo effettivamente il componente aggiuntivo bayesiano con un set di dati di esempio. Il problema è stato risolto.
Ri: Componente aggiuntivo di ottimizzazione bayesianaCiao @KOKI , grazie per la domanda. Prova a impostare le proprietà della colonna mista prima di eseguire l'ottimizzazione bayesiana. Se avete ulteriori domande, fatemelo sapere.
Ri: Componente aggiuntivo di ottimizzazione bayesianaCome faccio a conoscere l'Rsquare dopo aver trovato i punti dell'esperimento candidati con il componente aggiuntivo di ottimizzazione bayesiana?
Ri: Componente aggiuntivo di ottimizzazione bayesianaCiao @ThomasBaah ,
Grazie per la tua domanda. Questo componente aggiuntivo utilizza il processo gaussiano in JMP. Una misura della bontà dell'adattamento è la precisione con cui i punti si trovano lungo la linea diagonale di 45 gradi nel grafico effettivo rispetto a quello previsto. JMP non riporta la statistica R2 per il processo gaussiano. Per informazioni sul grafico Effettivo/Previsto, vedere la pagina seguente.
https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/#page/jmp/actual-by-predicted-plot-2.shtml#
Ri: Componente aggiuntivo di ottimizzazione bayesiana@yuichi_katsumur Grazie!
Esiste un modo migliore per estrarre i grafici nel componente aggiuntivo di ottimizzazione bayesiana? Sono un po' nuovo in JMP
Ri: Componente aggiuntivo di ottimizzazione bayesiana@ThomasBaah È possibile utilizzare uno dei seguenti metodi.
https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/#page/jmp/copy-and-paste-reports.shtml#
https://www.jmp.com/support/help/en/18.0/#page/jmp/save-reports-as-powerpoint-presentations.shtml#
