JMP® Pro 13의 대형 데이터 세트에 대한 가우스 프로세스 모델 예측 13<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" /> Ryan Parker , PhD, JMP 리서치 통계 개발자 SAS
가우스 프로세스 모델은 결정적 컴퓨터 모델로부터 산출물을 에뮬 레이팅하는 보편적 인 방법이며, 주어진 입력을 과학적 프로세스로 가져 가면 이러한 입력과 관련된 출력을 생성합니다. 컴퓨터 실험은 입력 범위에 대해이 모델의 샘플을 수집하도록 설계되었습니다. 우리는 2,500 개가 넘는 관측치를 가진 컴퓨터 실험에서 수집 된 대용량 데이터 세트를위한 Gaussian process emulator를 JMP Pro 13의 Gaussian Process 플랫폼에서 사용 가능한 관측치를 차단하는 대략적인 가능성 기술을 사용하여 구축하는 방법을 시연합니다. . 이 기술을 사용하면 병렬 처리를 사용하여 이러한 모델을 계산하는 데 필요한 계산 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 또한 Gaussian 프로세스 플랫폼의 또 다른 새로운 기능, 즉 범주 형 입력으로 모델을 추정하는 기능을 보여줍니다.
예측 모델링
