ベイズ最適化におけるカスタム望ましさJMP Proでマルチレスポンスベイズ最適化を実行しようとしています。質問が不適切で申し訳ありませんが、各レスポンスにカスタムの望ましさを設定し、それを複数の反復処理で適用するにはどうすればよいでしょうか？「望ましさの設定」を使用すると、これらの設定が実行/バッチ選択プロセスに適用されるのか、それともそれ以降のBO反復処理に適用されるのかが明確ではありません。
予測モデリングと機械学習Re: ベイズ最適化におけるカスタム望ましさこんにちは、 @OliverPickburnさん、
回答の望ましさを設定または変更したら、 拡張予測プロファイラー（または任意のプロファイラー）の横にある赤い三角形の「望ましさを保存」オプションを使用できます。
- 望ましい元の状況：
デフォルトの「最大期待改善」を使用して追加された実行には、次の係数値があります。
- MODULUS の望ましさを最小化するように変更し、望ましさを保存して、同じ設定でプラットフォームを再起動します。
デフォルトで追加された実行が変更されました:
したがって、質問に完全に答えると、望ましさを変更しても、次の反復でテストするポイントをランク付けするために作成された候補セットは変更されませんが、獲得関数と望ましさ関数にリンクされるため、ポイントのランク付けと選択は変更されます。
DoE の場合と同様に、ベイズ最適化プラットフォームは、列のプロパティ (コーディング、設計ロール、応答制限など) またはテーブル スクリプト (制約など) からのいくつかのメタデータ/情報を使用して、その利点を活用します。
私の答えが明確であることを願います。
Re: ベイズ最適化におけるカスタム望ましさClear Victorさん、ご返信ありがとうございます。
BayesOptは最適化に重点を置いているため、少し回りくどい感じはしますが、うまく機能しているので、これで満足しています。今後は、プラットフォームを実行する前にレスポンスの制限を設定することを忘れないようにする必要があります。
再度、感謝します
オリバー
