베이지안 최적화 플랫폼 시작

분석 > 전문 모델링 > 베이지안 최적화를 선택하여 베이지안 최적화 플랫폼을 시작합니다.

그림 18.4 베이지안 최적화 시작 창 

"열 선택" 빨간색 삼각형 메뉴의 옵션에 대한 자세한 내용은 JMP 사용의 "­Column Filter Menu­"에서 확인하십시오.

베이지안 최적화 시작 창에는 다음 옵션이 포함되어 있습니다.

Y

하나 이상의 연속형 반응 열을 지정합니다.

X

하나 이상의 요인 열을 지정합니다.

반복

배치에 대한 반복 열을 지정합니다. 이 열은 플랫폼에서 자동으로 생성되고 업데이트됩니다. 배치 데이터 수집 후 분석을 업데이트하기 위해 플랫폼으로 돌아갈 때 이 열을 사용합니다. 이 열은 숫자 데이터 유형과 순서형 모델링 유형을 사용해야 하며 0, 1,..., n 값을 포함해야 합니다. 또한 "반복" 열에는 BO_Iteration_Col 태그가 있어야 합니다.

참고: 배치 반복 열은 새로운 런 배치를 생성하고 해당 런을 데이터 테이블에 추가할 때마다 각 반복에 순차적으로 번호를 매깁니다.

런 순서

만족도 차트에서 점을 정렬하는 데 사용되는 열을 지정합니다. 이 열을 지정하지 않으면 행 번호가 대신 사용됩니다.

자동 선택할 배치 런 수

데이터 수집을 위한 다음 배치로 자동 선택되는 런(요인 조합) 수를 지정합니다. "확인"을 클릭하면 지정된 배치 런 수가 "배치 선택" 탭의 "현재 배치" 섹션에 표시되는 요인 조합 수가 됩니다. 자세한 내용은 현재 배치에서 확인하십시오.

고급 옵션

베이지안 최적화를 위한 고급 옵션 하위 메뉴를 표시합니다.

모형 기반 확대 R² 임계값

배치 런을 자동으로 선택하는 데 사용되는 기본 확대 알고리즘을 결정하는 값을 지정합니다. 기본값은 0.25입니다. 베이지안 최적화 플랫폼은 공간 채움 탐색, 최적값 확인 및 검증, 모형 개선 알고리즘을 사용하여 배치 런을 선택합니다. 자세한 내용은 행 자동 선택에서 확인하십시오.

후보 집합 행 수

초기 후보 집합을 구성하기 위해 자동으로 생성되는 요인 조합의 수를 지정합니다. 기본값은 (요인 수 × 1000)과 10,000 중 더 작은 값입니다.

연속형 상관 유형

연속형 반응 변수를 모델링하는 데 사용되는 분산 함수를 지정합니다. 가우시안, Matern 5/2, Matern 3/2 또는 지수 분산 함수를 선택할 수 있습니다.

순서형 상관 유형

순서형 반응 변수를 모델링하는 데 사용되는 분산 함수를 지정합니다. 등상관, 이상관 또는 잠재 변수를 선택할 수 있습니다.

명목형 상관 유형

명목형 반응 변수를 모델링하는 데 사용되는 분산 함수를 지정합니다. 등상관 또는 이상관을 선택할 수 있습니다.

데이터 형식

플랫폼을 시작하기 전에 반응 열에 "반응 한계" 열 특성을 설정하는 것이 좋습니다. 반응 한계를 설정하지 않으면 플랫폼 내의 프로파일러가 기본값을 자동으로 생성합니다. "반복" 열을 사용하는 경우 이 열은 숫자 데이터 유형과 순서형 모델링 유형을 사용해야 하며 0, 1,..., n 값을 포함해야 합니다. 또한 "반복" 열에는 BO_Iteration_Col 태그가 있어야 합니다. 시작 창에서 "반복" 열을 지정하지 않으면 첫 번째 런 배치를 저장한 후 자동으로 생성됩니다.