カテゴリ変数に基づいて因子の制限を設定する親愛なるJMP様！
最近JMP Proを購入したのですが、ベイズ最適化を活用したいと考えています。
最適化のために、高速フレキシブル充填設計による DoE を使用して開始ポイント セットを生成したいと思います。
応答が 2 つと因子が 5 つあり、そのうち 1 つはカテゴリ (Dtype)、4 つは連続です。
Dtype のレベルに基づいて、係数 D の制限を異なる値に設定したいと思います (例: P と A の場合は 5 ～ 10、L の場合は 5 ～ 20)。
これを実現するにはどうすればいいでしょうか?
JMP Pro のスクリーンショットを添付しました。
ご協力とご回答に感謝いたします。
実験計画法予測モデリングと機械学習カテゴリ変数に基づく因子の制限の設定こんにちは@VarianceCivet85
コミュニティへようこそ！
候補セットを生成するためにスペース充填設計を作成する場合、 許可されません 組み合わせのフィルターまたは許可されません Combination のスクリプトを使用することで、非常に簡単に目的を達成できます。
「許可されていない組み合わせフィルターを使用する」を選択し、因子 Dtype = P と因子 D の範囲を 10 から 20 にするか、因子 Dtype = A と D の範囲を 10 から 20 に選択します。これらは、情報に基づいて設計に不要な因子の範囲/組み合わせです。次の画面が表示されます。
JMP スクリプトに慣れている場合は、「許可されていない組み合わせのスクリプトを使用する」オプションと次のスクリプトを使用できます。
Dtype == "P" & D >= 10 | Dtype == "A" & D >= 10
そして同じ結果が得られます。
候補セットに必要なポイントの数を指定し、データテーブルを生成すると、制約が適切に適用され、尊重されていることを最終的に確認できます。
ジェド・キャンベルによる優れたブログ「Demystifying Factor Constraints」を読むことをお勧めします。このブログでは、デザイン/候補セットを作成するときに制約を適用するさまざまな方法について説明しています。
編集：ベイズ最適化の開始点を作成したいとのことですが、D最適カスタム設計を使用し、前述の制約を適用することで、各因子の範囲を最小限の試行回数で確実に探索できる可能性があります。試行回数が6回のみで、Fast Flexible Filling計画では、各DtypeのDの範囲が完全に探索されない状況がいくつかありました。
カスタム設計アプローチ（モデル内の主効果のみを使用）では、少なくとも 7 回の実行が必要になりますが、実行の再分割により、任意の Dtype レベルの範囲全体を探索できるようになります。
この回答があなたの問題を解決することを願っています。
