「Bayes最適化」プラットフォームの別例
この例では、「Bayes最適化」プラットフォームにおいて、プロファイルを用いて、因子に対して新たな線形制約を課したり、因子の範囲を変更したりする手順を示します。何かしらの線形制約や範囲制約を因子に対して与えたい時に、ここで述べる方法により、それらの制約にあった候補点集合（候補データ）を作ることができます。
「Bayes最適化」プラットフォームの起動
1. ［ヘルプ］>［サンプルデータフォルダ］を選択し、「Tiretread.jmp」を開きます。
2. ［分析］>［発展的なモデル］>［Bayes最適化］を選択します。
3. 「摩擦」・「引張応力」・「伸び」・「硬度」を選択し、［Y］をクリックします。
4. 「シリカ」・「シラン」・「硫黄」を選択し、［X］をクリックします。
5. ［OK］をクリックします。
因子への線形制約の追加
6. ［バッチの選択］タブをクリックします。
7. 「Bayes最適化 バッチに含める実験候補の検索」の横にあるグレーの三角ボタンをクリックします。
8. 「実験追加後の獲得関数プロファイル」の横にある赤い三角ボタンをクリックして、［最適化と満足度］ > ［最適化設定パネル］を選択します。
9. 「最適化」セクションで、［因子］タブをクリックします。
10. ［因子］タブで、「線形制約」の横にあるグレーの三角ボタンをクリックします。
11. 「線形制約」セクションで、［線形制約を追加］をクリックします。
12. 次の制約を入力します。1*シリカ + 1*硫黄 ≤ 3
13. 「各因子の上下限」の横にあるグレーの三角ボタンをクリックします。
14. シランの下限のボックスに「50」と入力します。
15. ［変更を適用］をクリックします。
図18.6 制約を設定した後の獲得関数プロファイル
線形制約と各因子の上下限は、「実験追加後の獲得関数プロファイル」に反映されます。
追加実験の候補の生成とバッチの選択
16. 「Bayes最適化 バッチに含める実験候補の検索」の横にある赤の三角ボタンをクリックして、［プロファイルの設定から追加実験の候補を生成］を選択します。
17. ［OK］をクリックして、デフォルトの追加実験の候補数を受け入れます。
デフォルトの追加実験の候補セットは、プロファイルの設定から生成される新しい実験候補で置き換えられます。新しい追加実験の候補は、先に指定した制約を考慮しています。これは、追加実験の候補テーブルの因子設定を表示することで確認できます。
18. 「追加実験の候補」の赤い三角ボタンのメニューをクリックして、［テーブル列の選択］オプションを選択します。
19. ［因子設定の表示］を選択して［OK］をクリックします。
追加の実験候補表のすべての因子設定は、プロファイルで定義されている制約に適合しています。これで、次のバッチの実験を選択することができます。
20. 「追加実験の候補」レポートで、［実験候補をバッチに自動選択］をクリックします。
21. 「提案する点の個数」の横に「10」と入力します。選択した「実験追加の方法」が「モデルの改良」になっていることを確認します。
22. ［行の選択］をクリックします。
図18.7 「現在のバッチ」に選択された実験
バッチに選択された因子設定は、候補点集合（候補データ）の表の一番上のセクションに追加されます。これはその因子設定が「現在のバッチ」に含まれていることを示しています。
メモ: この例では自動モードを行っていますが、自動モードの時に使われる候補点集合がこの例に対してはJMP19.1より準乱数によって生成されるようになりました。
23. レポートウィンドウの下部にある［テーブルの作成］をクリックします。
候補データから選択されたバッチが、既存のデータテーブルに追加されています。データテーブルを表示するには、レポートウィンドウの右下隅にあるデータテーブルアイコンをクリックします。