비선형 모델을 사용하여 데이터 예측을 처리하는 방법은 무엇입니까?안녕하세요 팀,
현재 X와 Y가 서로 비선형인 X에서 Y로의 예측을 수행하고 싶습니다.
아래 이미지에서 Y > 100 또는 X > 550의 값은 실제로는 좋지 않은 것으로 간주됩니다. 하지만 윤곽선 바깥이나 물음표가 있는 영역에 있는 데이터는 좋지 않은 것으로 간주되는지, 좋은 것으로 간주되는지는 모르겠습니다. 몇 가지 질문을 드리고 싶습니다.
1. 물음표 영역에 놓인 데이터 포인트나 등고선 너머에 있는 데이터 포인트로 예측을 할 수 있는 방법이 있을까요? 단, 한계(빨간색 선)를 넘지 않아야 합니다. X와 Y가 서로 선형적이지 않기 때문에 비선형 모델을 시도해 보았지만, 여전히 막혔습니다.
2. 거리를 두고 완충 지대를 경계로 그리려고 합니다. 그런 다음 데이터 포인트를 고려합니다.
-사이트 외부 새 경계 --> 나쁨
- 사이트 내 새로운 경계가 있지만 빨간색 한계를 초과함 --> 나쁨
-그 외에는 좋음
적절한 거리는 어떻게 정의할 수 있을까?
당신에게서 조언을 얻을 수 있기를 바랍니다.
예측 모델링 및 머신 러닝Re: 비선형 모델을 사용하여 데이터 예측을 처리하는 방법은 무엇입니까?안녕하세요 @PhamBao ,
이 데이터는 어떻게 생성하셨나요? 실험을 통해 얻은 건가요? 색깔이 칠해진 영역에는 테스트한 영역만 표시되나요?
반응을 보이는 영역에서만 테스트를 수행했다면, 실제로 테스트한 영역 외부의 '물음표' 영역으로 외삽하는 것은 적절하지 않을 수 있습니다. JMP에서 모델을 생성하고 테스트 영역 외부에서 외삽을 시작하는 것은 충분히 가능하지만, 이는 상당한 위험을 감수해야 하는 작업입니다. 많은 경우, 근거 없는 예측을 방지하기 위해 예측 프로파일러에서 '외삽 제어'를 사용하는 것이 좋습니다.
더 많은 실험을 할 수 있다면 더 넓은 범위에서 테스트해 보는 건 어떨까요?(DOE 옵션에서 사용자 정의 설계나 증강 설계를 사용) 시스템에 대한 정보를 더 많이 얻어서 테스트에서 의문이 제기되는 영역을 다룰 수 있을 겁니다.
데이터 세트를 제공해 주시면 그것도 유용할 것 같습니다.
감사해요,
벤
Re: 비선형 모델을 사용하여 데이터 예측을 처리하는 방법은 무엇입니까?안녕하세요 @벤_바잉흐
직장에서 데이터를 가져왔습니다. 데이터는 여러 대의 기계(12대 - 약 6주 분량의 데이터 프레임)에서 동일한 레시피를 사용하여 수집되었습니다. 실제로 Y는 X 이후의 데이터입니다. 일반적으로 저는 X와 Y와 같은 단일 매개변수를 개별적으로 제어하려고 합니다.
X 한계: 상한 관리 한계: 550, 하한 관리 한계: 100 --> 단일 매개변수를 갖는 제품은 관리 한계 내에 있지 않으면 불량으로 간주됩니다.
Y 한계: 상한 관리 한계: 100, 하한 관리 한계: -170 --> 단일 매개변수를 갖는 제품은 관리 한계 내에 있지 않으면 불량으로 간주됩니다.
플래그3: 0개는 좋은 제품으로 간주됨 - 1개는 나쁜 제품으로 간주됨
하지만 공정 중 단일 매개변수를 제어하는 것이 효과적이지 않다는 것을 발견했습니다. 따라서 위 차트처럼 X와 Y를 그려 Y가 X에 어떻게 반응하는지 확인한 후, X와 Y를 동시에 제어해 보았습니다. 여러 대의 기계에서 수집한 6주간의 데이터를 사용하여 차트(X와 Y)를 그려보니 위 이미지와 같은 패턴을 얻었습니다. 한 가지 질문이 떠올랐습니다.
1: 6주 동안의 방대한 데이터 포인트와 다양한 기계를 사용할 때 해당 지역 밖으로 추론하는 것이 적절할까요?
그렇지 않다면 DOE를 사용하여 광범위한 범위를 테스트하여 의문부호가 있는 영역을 포괄하는 데 필요한 더 많은 정보를 얻는 방법에 대한 지침이나 참고 자료를 제공해 주시겠습니까?
Re: 비선형 모델을 사용하여 데이터 예측을 처리하는 방법은 무엇입니까?안녕하세요 @PhamBao ,
양호/불량이라는 이진 반응/플래그만 보고 계시기 때문에 외삽하는 것은 적절하지 않습니다(어차피 외삽하는 경우는 거의 없기 때문입니다). 마찬가지로 이러한 지표들은 관리 한계 규칙을 위반할 때만 양호/불량으로 간주되는 것이지, 실제로 측정되어 '양호' 또는 '불량'으로 분류되었기 때문이 아닙니다(제가 틀렸다면 지적해 주세요). 귀하의 등고선 적용은 적절하지 않을 뿐만 아니라 실제로 필요하지도 않습니다. 귀하의 데이터의 경우 양호에서 불량으로의 변화는 점진적으로 일어나지 않고 X 또는 Y 값이 관리 한계를 넘어설 때 갑자기 발생합니다.
후자가 사실이라면, 저는 몇 가지를 제안하고 싶습니다.
- 이 프로세스에서 제품이 좋은지 나쁜지(즉, 제품 순도, 결함률)를 정의하는 품질 속성을 찾습니다.
- 해당 속성의 연관된 값을 X 및 Y에 대해 측정합니다(둘 다 X로 간주될 수 있음)
실험을 통해 그 격차를 메울 방법을 고민하고 있다면, DoE의 다음 리소스를 살펴보세요: https://www.jmp.com/doeintrokit/ko/index.html .
감사해요,
벤
Re: 비선형 모델을 사용하여 데이터 예측을 처리하는 방법은 무엇입니까?안녕하세요 @벤_바잉흐
일부 비디오 링크가 작동하지 않으므로 배울 수 있는 다른 리소스가 있습니까?
" 마찬가지로 이러한 마커는 실제로 측정되어 '좋음' 또는 '나쁨'으로 분류되었기 때문이 아니라 관리 한계 규칙을 위반했을 때만 좋음/나쁨으로 간주됩니다. (내가 틀렸다면 바로잡아 주세요.)
--> 사실, 제가 데이터 모양의 모양이나 패턴을 언급할 때, 데이터 패턴이 일정해 보인다는 게 제 의문입니다. 즉, Y 값과 관계없이 X가 0에서 50까지 분포하는 데이터가 존재할 가능성이 없다는 뜻입니다. 마찬가지로, Y가 -200에서 -100까지 분포하고 X가 0에서 550까지 분포하는 데이터 포인트는 존재하지 않습니다.
"- X 및 Y에 대해 해당 속성의 연관된 값을 측정합니다(둘 다 X로 간주될 수 있음)" --> JMP에 더 많은 매개변수를 추가하고 매개변수를 조정하여 X 및 Y가 매개변수에 어떻게 반응하는지 확인할 수 있는 기능이 있습니까?
감사해요
Re: 비선형 모델을 사용하여 데이터 예측을 처리하는 방법은 무엇입니까?안녕하세요 @PhamBao ,
첫 번째 요점을 완전히 이해했는지는 확실하지 않습니다. 이 내용은 귀하가 과제를 더 자세히 설명하고 도움을 받을 수 있도록 컨설턴트(예: JMP 파트너 )와 공유하는 것이 좋을 수 있지만, 여기서는 가능한 범위를 넘어서는 것 같습니다.
두 번째 사항의 경우, 적합 모델 플랫폼을 사용하여 매개변수 간의 관계를 살펴볼 수 있습니다.
감사해요,
벤
