Hallo,
Eine allgemeine Frage bezüglich einer Anwendung von DOE. Ich habe einen Datensatz mit 30 unabhängigen Funktionen. Die Antwort ist Ertrag. Natürlich sind die Daten ziemlich verrauscht und wenn ich Random Forest (RF) ausführe, erhalte ich bestenfalls einen R^2 von 70 % der Validierungsdaten. Die Durchführung einer tatsächlichen DOE ist aus logistischen Gründen überhaupt nicht möglich. Nehmen wir jedoch an, ich verwende das RF-Modell als meinen Datengenerierungsprozess. Anschließend entwerfe ich ein Experiment mit den Min/Max-Werten der Funktionen. Dies ergibt eine riesige Matrix, aber kein Problem, da die Rechenleistung kein Problem darstellt. Dann füge ich die DOE-Matrix in den RF ein und erzeuge eine Ausbeute. Dann verwende ich OLS, um den Ertrag zu modellieren, wobei ich die Entwurfsmatrix als meine Merkmale verwende. Ich erhalte einen R^2 von 0,92!
Das klingt vielleicht nach Betrug und ist nicht gültig, daher möchte ich die Meinung von Experten zu diesem Ansatz einholen.
Das Ziel besteht hier darin, Funktionseinstellungen zu finden, die den Ertrag maximieren.
Danke,
