SVEM: ニューラルネットワークか Lasso か?私は、DoE 混合物 (3 つのコンポーネント) とプロセス ファクターおよび応答変数 (定量的) を使用して予測モデル研究を実施しています。SVEM を適用するつもりですが、ニューラル ネットワークまたは Lasso を使用する場合、何に依存するのかという疑問があります。
ご回答ありがとうございます。
高度な統計モデリング自動化とスクリプト基本的なデータ分析とモデリング消費者および市場調査コンテンツの編成データアクセスデータのブレンドとクリーンアップデータの探索と視覚化実験計画法大量カスタマイズ予測モデリングと機械学習品質およびプロセスエンジニアリング信頼性分析結果の共有と伝達Re: SVEM: ニューラル ネットワークか Lasso か?こんにちは@CrhistianDoE 、
DoE データの場合、さまざまな理由から、どちらのオプションも第一の選択肢にはならないと思います。
ニューラル ネットワークと Lasso ( 一般化回帰分析) は、まったく異なる 2 つの分析手法です。
DoE データの場合、カスタム設計プラットフォームまたは従来の混合設計を使用した場合は想定モデルを含む、小規模ながら慎重に計画されたデータセットがあり、Space-Filling 設計を作成した場合は設計空間内のポイントが均一に再分割されます。
この（長い）回答がお役に立てば幸いです。
