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欠損値戦略と停止ルールを指定します。 応答の最適化機能

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応答の最適化機能 > オプティマイザ

これらのオプションは、ランダム フォレスト® モデル、 MARS® モデル、および TreeNet® モデルで使用できます。

欠損値戦略

オプション の仕様に欠損値の考慮が含まれている場合、欠損値戦略は検索の動作に影響します。通常、 動的 はうまく機能します。
  • 動的: 動的戦略では、適応戦略を使用して、欠損値の有無にかかわらず最適な解を見つけます。動的戦略は、トレーニング データに欠損値を持つ個々の予測変数の欠損確率をモデル化します。欠落の確率は、検索における候補解の望ましさによって異なります。たとえば、X1 が欠落し、X2 = -1.5、X3 が欠落し、X4 が {"red", "blue", "green"} のいずれかである場合に最適解が発生するとします。次に、オプティマイザが検索すると、X2 が -1.5 に近づき、X4 が {"red", "blue", "green"} のいずれかである場合、アルゴリズムは X1 と X3 が欠落しているように設定される確率を高める傾向があります。
  • ヒューリスティック: ヒューリスティック戦略では、プレハブの手順を使用して、欠損値の有無にかかわらず最適な解を見つけます。動的戦略があまりにも多くのコンピューティング リソースを消費する場合のヒューリスティック手順について考えてみましょう。

停止ルール

最適解の検索を停止するタイミングを指定します。理想的には、検索によって望ましさが 1 の解が見つかり、予測変数の値が満足のいくものになります。通常、検索を長くして、より望ましいソリューションを見つけようとします。
  • 分単位の時間が: より多くの解決策を試す時間を増やします。0 以上の値を入力します。

    値を小さくすると、サンプル出力を表示するが、望ましくない解は必要ない場合など、解をすばやく取得できます。たとえば、値 0 は、最初の反復からの解を提供します。

    注

    Web アプリでは、29 が最大値です。

  • イテレーションが: 通常、反復回数を完了するまでの時間はデータ・セットごとに異なるため、反復回数ではなく時間を設定します。より多くの解を試すには、より多くの反復を指定してください。

    値を小さくすると、サンプル出力を表示するが、望ましくない解は必要ない場合など、解をすばやく取得できます。たとえば、値 0 は、最初の反復からの解を提供します。

複合的な望ましさが以下である
理想的には、検索によって望ましさが 1 の解が見つかり、予測変数の値が満足のいくものになります。
このオプションを選択し、値を 1 から減らして、検索を短縮します。検索は、少なくとも 1 つの解が最小の望ましさを持つ最初の反復で完了します。
このオプションの選択を解除すると、検索が時間または反復回数の制限に達するまで検索が拡張されます。多くのソリューションが最小限の望ましさに達した場合でも、検索は継続されます。通常、このオプションの選択を解除すると、予測変数の値に変動が大きい解が表示されます。
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