기계 매개변수 학습에 선형 예측 모델 적용통계 모델은 다양한 분야에 적용되었습니다. 대부분의 경우, 모델은 관찰 데이터를 기반으로 구축되며, 데이터의 질은 일반적으로 통계적 실험 설계(DoE)를 통해 얻은 실험 데이터의 질만큼 좋지 않습니다. 일반적인 설계에는 완전 요인 설계, 반응 표면 설계 등이 있습니다.
이 프로젝트에서는 좋은 실험 설계를 통해 신뢰할 수 있는 모델 성능 결과를 얻는 방법과 복잡한 선형 예측 모델을 실용적인 웹 앱으로 변환하는 방법을 보여줍니다. 이 사례는 다른 기계 매개변수 학습 연구에도 적용될 수 있습니다.
