論文の概要: Design choice and machine learning model performances

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10239v1
• Date: Tue, 25 Jan 2022 11:14:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-27 02:02:14.076037
• Title: Design choice and machine learning model performances
• Title（参考訳）: 設計選択と機械学習モデルのパフォーマンス
• Authors: Rosa Arboretti, Riccardo Ceccato, Luca Pegoraro, Luigi Salmaso
• Abstract要約: 本稿では,機械学習モデルの性能に関する設計選択について論じる。 12の実験的設計、7つの予測モデル、7つの物理過程をエミュレートする7つのテスト関数、8つのノイズ設定について検討した。 本研究の結果は, 実践者の作業に即時に影響を与え, DOE と ML の実践的応用に関するガイドラインを提供することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: An increasing number of publications present the joint application of Design of Experiments (DOE) and machine learning (ML) as a methodology to collect and analyze data on a specific industrial phenomenon. However, the literature shows that the choice of the design for data collection and model for data analysis is often driven by incidental factors, rather than by statistical or algorithmic advantages, thus there is a lack of studies which provide guidelines on what designs and ML models to jointly use for data collection and analysis. This is the first time in the literature that a paper discusses the choice of design in relation to the ML model performances. An extensive study is conducted that considers 12 experimental designs, 7 families of predictive models, 7 test functions that emulate physical processes, and 8 noise settings, both homoscedastic and heteroscedastic. The results of the research can have an immediate impact on the work of practitioners, providing guidelines for practical applications of DOE and ML.
• Abstract（参考訳）: 実験設計(doe)と機械学習(ml)を、特定の産業現象に関するデータを収集・分析するための方法論として併用する出版物が増えている。 しかし,データ収集とデータ解析のためのモデルの設計の選択は,統計的・アルゴリズム的な利点ではなく,付随的な要因によって行われることが多いため,データ収集と分析にどのような設計とmlモデルを併用するかに関するガイドラインを提供する研究が不足している。 mlモデルの性能に関連して設計の選択を論じた文献は,今回が初めてである。 12の実験設計、7種類の予測モデル、物理過程をエミュレートする7つのテスト関数、8つのノイズ設定、ホモシドスティックとヘテロシドスティックの両方を考慮した広範な研究が行われた。 本研究の結果は, 実践者の作業に即時に影響を与え, DOE と ML の実践的応用に関するガイドラインを提供することができる。

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