베이지안 최적화의 예
베이지안 최적화 플랫폼을 사용하여 실험에 사용할 새로운 요인 조합 집합을 생성합니다.
1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Tiretread.jmp를 엽니다.
2. 분석 > 전문 모델링 > 베이지안 최적화를 선택합니다.
3. ABRASION, MODULUS, ELONG, HARDNESS를 선택하고 Y를 클릭합니다.
4. SILICA, SILANE, SULFUR를 선택하고 X를 클릭합니다.
5. "자동 선택할 배치 런 수" 옆에 "10"을 입력합니다.
"확인"을 클릭하면 플랫폼이 자동으로 후보 집합을 생성한 후 해당 집합에서 10개의 런(요인 조합)을 선택합니다.
6. "고급 옵션" 옆의 회색 삼각형을 클릭합니다.
7. "모형 기반 확대 R² 임계값" 옆에 "0.5"를 입력합니다.
8. 확인을 클릭합니다.
그림 18.2 진단 요약
"모형 요약" 탭에는 각 반응 모형에 대한 진단 요약 테이블이 포함된 보고서가 제공됩니다. MODULUS 반응 변수는 Leave-One-Out(LOO, 하나 빼기 교차 검증) R² 값이 시작 창에 지정된 임계값보다 낮기 때문에 빨간색으로 강조 표시됩니다. 개별 모형 중 하나의 R² 값이 임계값보다 낮으므로 플랫폼은 기본적으로 공간 채움 탐색 방법을 사용하여 배치 런을 선택합니다.
참고: 일반적으로 가우시안 과정 모형 적합의 랜덤 특성으로 인해 결과가 달라질 수 있습니다.
9. "배치 선택" 탭을 클릭합니다.
그림 18.3 공간 채움 탐색에 의해 자동으로 선택된 런 배치 목록
"현재 배치" 섹션의 테이블에는 공간 채움 탐색 알고리즘을 사용하여 자동으로 선택된 런(실행 조건)이 포함되어 있습니다. 시작 창에서 지정한 대로 10개의 런(실행 조건)이 있습니다.
10. 테이블 생성을 클릭합니다.
"테이블 생성"을 클릭하면 10회 런 배치가 원래 데이터 테이블에 추가됩니다. 또한 "반복" 열, "추가 이유" 열 및 시작 스크립트도 데이터 테이블에 추가됩니다. 10회 런에 대한 반응을 수집한 후 해당 데이터를 데이터 테이블에 입력하고 "BO Start Up Script for Batch 1"을 사용하여 분석으로 돌아갑니다. 반응이 최적화될 때까지 필요한 경우 새로운 데이터를 수집하여 이 과정을 반복합니다.