ベイズ最適化 - 数値離散係数についてはどうでしょうか?こんにちは、
ベイズ最適化において離散数値因子をどのように扱うべきかを知りたいです。
JMP で 2 つの離散数値間のステップを指定するにはどうすればよいですか?
既存の試行に表示されない場合にカテゴリ変数のレベルを強制的に設定することは可能ですが (列プロパティ内)、離散値の場合はこれが不可能です (0 から 1000 までの整数値のみが必要な場合は定義するレベルが多くなり、いずれにしてもこの場合は数値の概念が失われるため、この方法で定義するのは複雑です)。
0から8までの偶数値を取る離散因子を持つ試行が2つしかないと想像してください。演習のために、DOEを作成しました（列のプロパティが正しく定義されていることを確認するため）。
2 回だけ実行するとします。
この場合、候補マトリックスが開き、エラーメッセージが表示されます（ベイズ最適化プラットフォームがありません）
追加の実行があればプラットフォームにアクセスできますが、不足しているレベルについては提案がありません
ここで離散デジタル要素を扱ったことがある人はいますか?
ご意見ありがとうございます。
フィレンツェ
Re: ベイズ最適化 - 数値離散係数についてはどうですか?これはBayesOpsの既知の問題です。CharacterまたはNominalに変更すると動作するようになります。
Re: ベイズ最適化 - 数値離散係数についてはどうですか?はい、ただし設計空間における個別の値は提示されません。提示されるのはリスト内の値だけです。
20 (または以前のバージョン) が離散値をサポートするかどうかご存知ですか?
Re: ベイズ最適化 - 数値離散係数についてはどうですか?候補セットの使用を試しましたか？離散数値因子を含む大規模な空間充填設計を生成し、それをベイズ最適化の候補セットとして読み込むことができるはずです。
Re: ベイズ最適化 - 数値離散係数についてはどうですか?こんにちは、フィル。
この回避策をありがとうございます。いくつか準備が必要ですが、うまく機能します。
Re: ベイズ最適化 - 数値離散係数についてはどうですか?はい、JMP Pro 20 のベイズオプトインで離散数値がサポートされることを期待しています。因子制約の状況にも役立つ候補セットを生成するためのマーケットプレイス拡張機能が登場する可能性があります。
