を使うと、結果はモデル図になります。モデル図の結果を使って、最適化に使うモデルを検証してください。結果が期待通りであれば、その中から 応答の最適化機能 を選択して最適化を進めます。
モデル図: 充填状態, 追加重量, 強さ
モデル性能
| 応答変数 | モデル | 検証法 | 性能 |
|---|---|---|---|
| 充填状態 | Random Forests® 多項分類 1 | アウトオブバッグ | 誤分類率: 7.24% |
| 追加重量 | MARS® 回帰 1 | 5分割交差検証 | R二乗: 87.97% |
| 強さ | TreeNet® 回帰 1 | 5分割交差検証 | R二乗: 89.92% |
変数範囲
| 変数 | 平均重要度 | ID | 値 | 応答 |
|---|---|---|---|---|
| 金型温度 | 66.6667 | 9 | [30.1, 1649.5] | 追加重量, 強さ |
| 射出圧力 | 53.7347 | 1 | [75, 150] | すべて |
| 冷却温度 | 46.8183 | 2 | [25, 45] | すべて |
| プラスチック温度 | 33.3333 | 5 | [200, 400] | 充填状態 |
| 背圧 | 28.5955 | 4 | [0.4, 0.7] | 充填状態 |
| 圧力を保持する | 25.1115 | 3 | [21, 48] | 充填状態, 追加重量 |
| プラスチック流量 | 23.3546 | 6 | [10, 50] | 充填状態 |
| 機械 | 19.5256 | 7 | 1, 2, 3, 4 | 追加重量, 強さ |
| 射出温度 | 0.9739 | 8 | [85, 100] | 追加重量 |
主要な結果: モデルおよび変数情報
これらのデータに対して、解析には 充填状態、 追加重量 、 強さの3つの応答変数が含まれます。モデル性能表は、R二乗や誤分類率などの性能統計を表示します。パフォーマンス統計を使って、モデルのパフォーマンスが十分かどうかを評価するのに役立ちます。
変数範囲表は、予測変数の重要性と範囲を示しています。期待変数が欠落しているなどの問題がある場合は、モデルをリフィットします。
