分類變數的貝葉斯優化BO 是否可以只使用分類因子？或者說，JMP 20 是否支持這種做法？
謝謝
回覆：分類變數的貝葉斯優化嗨@aatw ，
我剛剛測試創建了一個只有分類因素和隨機響應的小型實驗設計，一切似乎都在 BO 平台上被接受了，沒有錯誤訊息或警告：
進入平台後，系統會自動進行推薦，就像處理連續輸入變數一樣：
因此，僅使用 BO JMP 平台處理分類因子沒有問題；但在其他情況下/軟體包中，您可能需要使用「多臂老虎機優化」方法，該方法更適合從離散的候選值集中選擇層級。有關多臂老虎機優化與貝葉斯優化的更多信息，請訪問 Ax 網頁： https://ax.dev/docs/0.5.0/banditopt/
請注意，我只回答在 JMP 中實現此功能的可行性，不回答針對您的用例的成功率或調整策略。
最好的，
