Bonjour,
Une question générale concernant une application du DOE. J'ai un ensemble de données avec 30 fonctionnalités indépendantes. La réponse est le rendement. Bien entendu les données sont plutôt bruitées et lorsque je lance Random Forest (RF), j'obtiens au mieux un R^2 de 70% sur les données de validation. Réaliser un véritable DOE n’est pas du tout possible en raison de la logistique de celui-ci. Cependant, disons que je prends le modèle RF comme processus de génération de données. Je conçois ensuite une expérience utilisant le min/max des fonctionnalités. Cela donnera une matrice énorme, mais pas de problème puisque la puissance de calcul n'est pas un problème. J'alimente ensuite la matrice DOE dans le RF et génère du rendement. J'utilise ensuite OLS pour modéliser le rendement en utilisant la matrice de conception comme fonctionnalités. J'obtiens un R^2 de 0,92 !
Cela peut sembler triché et non valable, c'est pourquoi j'aime avoir l'avis d'experts sur cette approche.
L'objectif ici est de trouver des paramètres de fonctionnalités qui maximisent le rendement.
Merci,
