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누락값 전략 및 중지 규칙을 지정합니다 반응 최적화 도구

반응 최적화 도구 > 최적화

이러한 옵션은 Random Forests^® 모델, MARS^® 모델 및 TreeNet^® 모델에 사용할 수 있습니다.

누락 가치 전략

의 옵션 사양에 결측값 고려가 포함된 경우 결측값 전략은 검색 작동 방식에 영향을 줍니다. 일반적으로 잘 동적인 작동합니다.

동적인: 동적 전략은 적응 전략을 사용하여 결측값이 있거나 없는 최적의 솔루션을 찾습니다. 동적 전략은 훈련 데이터에 결측값이 있는 개별 예측 변수에 대한 결측 확률을 모델링합니다. 누락 확률은 검색에서 후보 솔루션의 선호도에 따라 다릅니다. 예를 들어, X1이 누락되고, X2 = -1.5이고, X3이 누락되고, X4가 {"red", "blue", "green"} 중 하나일 때 최적 솔루션이 발생한다고 가정합니다. 그런 다음 옵티마이저가 검색할 때 알고리즘은 X2가 -1.5에 접근하고 X4가 {"red", "blue", "green"} 중 하나일 때 X1 및 X3이 누락될 확률을 높이는 경향이 있습니다.
경험적 접근: 휴리스틱 전략은 사전 제작된 프로시저를 사용하여 누락값이 있거나 없는 최적의 솔루션을 찾습니다. 동적 전략이 너무 많은 컴퓨팅 리소스를 사용하는 경우 휴리스틱 절차를 고려하십시오.

중지 규칙

최적 솔루션에 대한 검색을 중지할 시기를 지정합니다. 이상적으로는 검색에서 바람직함이 1인 해를 찾고 예측 변수의 값이 만족스럽습니다. 일반적으로 더 바람직한 솔루션을 찾기 위해 검색 시간을 연장합니다.

시간(분)을 초과합니다: 더 많은 솔루션을 시도하는 시간을 늘리십시오. 0 이상의 값을 입력합니다.
작은 값을 사용하면 샘플 출력을 표시하고 싶지만 바람직한 솔루션이 필요하지 않은 경우와 같이 솔루션을 빠르게 얻을 수 있습니다. 예를 들어 값이 0이면 첫 번째 반복의 솔루션을 제공합니다.
참고
웹 앱에서 29는 최대값입니다.
반복 초과: 일반적으로 반복 횟수를 완료하는 데 걸리는 시간은 데이터 세트마다 다르기 때문에 반복 횟수 대신 시간을 설정합니다. 더 많은 솔루션을 시도하려면 더 많은 반복 횟수를 지정합니다.
작은 값을 사용하면 샘플 출력을 표시하고 싶지만 바람직한 솔루션이 필요하지 않은 경우와 같이 솔루션을 빠르게 얻을 수 있습니다. 예를 들어 값이 0이면 첫 번째 반복의 솔루션을 제공합니다.

복합 만족도가 다음보다 크거나 같습니다: 이상적으로는 검색에서 바람직함이 1인 해를 찾고 예측 변수의 값이 만족스럽습니다.; 이 옵션을 선택하고 값을 1에서 줄여 검색 시간을 단축합니다. 검색은 최소 1개의 솔루션이 최소 선호도를 갖는 첫 번째 반복에서 완료됩니다.; 검색이 시간 또는 반복 횟수에 대한 제한에 도달할 때까지 검색을 확장하려면 이 옵션을 선택 취소합니다. 많은 솔루션이 최소한의 바람직함에 도달하더라도 검색은 계속됩니다. 일반적으로 이 옵션을 선택 취소하면 예측 변수 값에 더 많은 변동이 있는 솔루션을 볼 수 있습니다.

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