在可视化与优化统计及机器学习模型预测轮廓时控制外推的方法
机器学习
2022-01-17 v1 机器学习
应用统计
摘要
我们提出了一种在 JMP 软件的预测分析器中控制外推的新方法。预测分析器是一种用于探索统计和机器学习模型高维预测曲面的图形工具。该分析器包含预测曲面的交互式截面视图或轮廓迹。我们的方法帮助用户避免探索应被视为外推的预测。它还使用遗传算法在避免外推的约束因子区域上进行优化。在模拟和真实世界示例中，我们展示了分析器中无约束的最优因子设置经常发生外推，以及外推控制如何帮助避免这些具有无效因子设置且可能对用户无用的解。
引用
@article{arxiv.2201.05236,
title = {A Method for Controlling Extrapolation when Visualizing and Optimizing the Prediction Profiles of Statistical and Machine Learning Models},
author = {Jeremy Ash and Laura Lancaster and Chris Gotwalt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2201.05236},
year = {2022}
}
备注
29 pages, 8 figures, 7 supplementary figures