该研究的目的是研究三种原材料的单一混合物，并在不同条件下的价格、粘度和稳定性方面表征其特征。
由于假设先验模型存在困难，并且公式可能存在不稳定区域，这可能会影响计划和结果的后续分析（在不稳定的情况下没有可测量的响应），因此计划空间填充类型与排除区域进行。
使用不同的机器学习类型模型（SVM、高斯过程）进行了首次建模，但由于缺少粘度值（粘度太低或某些配方不稳定），实验空间的某些区域表现不佳。
利用来自业务专业知识的信息，以及 K-最近邻对局部值插补的选择，可以修正建模并提供令人满意的结果，从而提供对公式空间的更好表示和理解。
传
我对数据科学和化学充满热情，我的目标是将业务专业知识、实验设计和数据分析结合起来，帮助实验室利用历史数据，有效规划下一个实验，做出更好的决策并揭开化学的一些奥秘。
理性且数据驱动，我准备分享我的热情并帮助每个人都能掌握数据素养。 出于好奇，我喜欢阅读和学习有关创新、技术、科学、化学、统计学、数据科学和分析的知识。
感兴趣的领域：创新、数字化、实验设计、统计学、机器学习、数据分析、数据可视化和化学信息学。
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