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指定缺失值策略和停止规则 响应优化器

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这些选项可用于Random Forests® 模型、 MARS® 模型和TreeNet® 模型。

缺失值策略

如果规范包括 选项 对缺失值的考虑，那么缺失值策略会影响搜索的工作方式。通常， 动态 效果很好。
  • 动态: 动态策略使用自适应策略来找到有或没有缺失值的最优解。动态策略对训练数据中具有缺失值的单个预测变量的缺失概率进行建模。遗漏的概率取决于搜索中候选解的可取性。例如，假设当 X1 缺失、X2 = -1.5、X3 缺失且 X4 是 {“red”， “blue”， “green”} 之一时，最优解发生。然后，当优化器搜索时，当 X2 接近 -1.5 且 X4 是 {“red”， “blue”， “green”} 之一时，算法往往会增加 X1 和 X3 被设置为缺失的概率。
  • 启发式: 启发式策略使用预制过程来找到具有或不具有缺失值的最优解。当动态策略消耗过多的计算资源时，请考虑启发式过程。

停止规则

指定何时停止搜索最优解。理想情况下，搜索找到可取性为 1 的解，并且预测变量的值令人满意。通常，您会延长搜索时间，以尝试找到具有更高期望的解决方案。
  • 时间（以分钟为单位）超过: 增加尝试更多解决方案的时间。输入值 0 或更大。

    小值可让您快速获得解决方案，例如，如果要显示示例输出，但不需要具有高期望性的解决方案。例如，值 0 提供第一次迭代的解决方案。

    注意

    在 Web 应用程序中，29 是最大值。

  • 迭代次数超过: 通常，您设置一个时间而不是多次迭代，因为完成多次迭代的时间因数据集而异。指定更多迭代次数以尝试更多解决方案。

    小值可让您快速获得解决方案，例如，如果要显示示例输出，但不需要具有高期望性的解决方案。例如，值 0 提供第一次迭代的解决方案。

复合意愿大于或等于
理想情况下，搜索找到可取性为 1 的解，并且预测变量的值令人满意。
选择此选项并将值从 1 减小以尝试缩短搜索时间。搜索在第一次迭代时完成，其中至少有 1 个解决方案具有最小的期望。
取消选择此选项可延长搜索范围，直到搜索达到时间或迭代次数的限制。即使许多解决方案达到最低期望，搜索仍在继续。通常，取消选择此选项以查看预测变量值变化较大的解。
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