實驗設計與機器學習的協同作用以增強領域專業知識（2024-EU-30MP-1615）本研究旨在利用實驗設計（DOE）來探索三種原料的簡單混合物，並表徵其在不同條件（溫度）下的價格、黏度和穩定性。由於難以預先建立模型，且配方可能存在不穩定區域，這可能會影響DOE的成功以及後續結果分析（不穩定時無法測量反應），因此本研究採用了一種具有排除區域的空間填充設計方法。首先，我們使用不同的機器學習模型（支援向量機、高斯過程）進行建模，但由於黏度值缺失（例如，黏度過低或某些配方不穩定），實驗空間的某些區域描述不佳。利用領域專家的信息，並藉助K近鄰局部數據插補方法，我們對模型進行了修正，獲得了令人滿意的結果，從而更好地表示和理解了實驗空間，並最終確定了一個有前景的候選配方。
進階統計建模實驗設計
