エネルギー省こんにちは、
DOE の申請に関する一般的な質問。 30 個の独立した特徴を含むデータセットがあります。 応答は収量です。 もちろん、データにはかなりノイズが多く、ランダム フォレスト (RF) を実行すると、検証データの R^2 は最高でも 70% になります。 実際の DOE を実施することは、その物流上の理由からまったく不可能です。 ただし、データ生成プロセスとして RF モデルを採用するとします。 次に、特徴の最小値と最大値を使用して実験を設計します。 これにより巨大な行列が得られますが、計算能力は問題ではないので問題ありません。 次に、DOE マトリックスを RF に入力し、収量を生成します。 次に、OLS を使用して、設計マトリックスを特徴として使用して歩留まりをモデル化します。 R^2 は 0.92 になります。
これは不正で有効ではないように聞こえるかもしれないので、このアプローチについて専門家の意見を求めたいと思います。
ここでの目標は、収量を最大化する機能設定を見つけることです。
ありがとう、
実験計画法
