美国能源部你好，
有关 DOE 申请的一般问题。 我有一个包含 30 个独立特征的数据集。 响应是产量。 当然，数据相当嘈杂，当我运行随机森林 (RF) 时，我在验证数据上最多得到 70% 的 R^2。 由于后勤方面的原因，根本不可能进行实际的 DOE。 然而，假设我将 RF 模型作为我的数据生成过程。 然后，我使用特征的最小值/最大值设计一个实验。 这将给出一个巨大的矩阵，但是没有问题，因为计算能力不是问题。 然后，我将 DOE 矩阵输入 RF 并生成产量。 然后，我使用设计矩阵作为我的特征，使用 OLS 对产量进行建模。 我得到的 R^2 确实是 0.92！
这听起来可能是作弊而且无效，所以我想听听专家对这种方法的意见。
这里的目标是找到最大化产量的功能设置。
谢谢，
实验设计
