こんにちは、みんな、
私は最近、工場内のプロセスに方程式を当てはめるモデルを作成しました。このプロセスは3つの変数に依存します: Y = ax1 + bx2 + cx3 + d
11 種類のレシピがあるので、合計で 4 つのパラメータの方程式が 11 個、つまり 44 個の要素があります。
「列の保存」>「予測式」に従ってモデルを保存したので、実際の結果とモデルからの予想される結果を比較できます。
これはモデルのスクリーンショットです:
次に、モデル内のパラメータからテーブルにハードコードされた逆予測を実行し、仕様どおりに Y を取得するために適切な x1 変数を計算しました。
モデルと逆予測は現時点では正確ですが、生産を続けるにつれて更新できるようにしたいと考えています。モデルに適合するスクリプトを実行すると、モデルは再度適合されますが、もちろん、上の画像に示すように、結果はテーブルにハードコードされています。
テーブルにデータを追加し続け、たとえば週に 1 回など手動でモデルを更新しながら、テーブル (上記) のパラメータを更新する方法を思いつきますか?
ご協力ありがとうございました。
フェリペ
