[プログラム・コード公開] 目的変数が複数あるときのEfficient Global Optimization(EGO)~実験結果から機械学習・統計的に次の実験候補を求める~ (Python言語)

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こんにちは!大学教員ブロガーのねこしです。http://univprof.com/

仕事や研究において、実験結果から機械学習・統計的に次の実験候補を求めるためにEfficient Global Optimization (EGO)をする方もいらっしゃいます。目的変数が1つのときのEGOの実用的かつ実践的なプログラム・コードはこちらにあります。

今回は、目的変数が複数のときのEGOです。目的変数ごとに目標を達成する確率が得られますので、それらをすべて掛けることですべての目標を満たす確率を得ます。その確率が最も高い候補を選択するわけです。

この目的変数が複数あるときのEGOを実行可能なプログラムを作りました。最初に目的変数の数を指定するだけです。Python言語でできます。

データ形式・必要なソフトウェア

以下の記事に示す形式のデータ(data.csv, data_prediction2.csv)さえ準備すれば、Python言語でEGOを実行することが可能です。なお今回はdata_prediction1.csvは必要ありません。

Python言語のために必要なソフトウェアは以下の記事をご覧ください。

実行結果

実行しますと以下のcsvファイルが同じディレクトリ(フォルダ)に保存されます。

■PredictedY2.csv・・・data_prediction2.csvの各目的変数の推定値

■LocalProbabilityY2.csv・・・data_prediction2.csvの各目的変数の目標値を達成する確率

■ProbabilityY2.csv・・・data_prediction2.csvの目的変数の目標値をすべて達成する確率

■CandidateSample.csv・・・data_prediction2.csvの中で目標値を達成する確率が最も高いサンプル

このプログラムからスタートしてさらにプログラミングを進めたいと考えている方にもぜひ利用していただければと思います。

プログラム公開

ここまでお読みいただきありがとうございます。

Python言語のプログラムは有料コンテンツとします。ただこれにより、こちらに記載したEGOをすぐに実行できます。

http://univprof.com/archives/17-01-30-11653010.html

こちらからプログラムのzipファイル自体はダウンロードできます。

http://univprofblog.html.xdomain.jp/code/ego2_analysis_all_e_python_pass.zip

購入していただくと解凍のためのパスワードがありますのでそちらをご利用ください。

またこちらのzipファイルに必要なスクリプトと関数があります。パスワードはかけていません。購入後に使い方の説明があります。

http://univprofblog.html.xdomain.jp/code/supportingfunctions.zip

すべて動作保証ずみですのでご安心ください。上のデータ形式に合わせていただければ、どんなデータにも使えるプログラムです。このプログラム一つでいろいろなデータを解析することができ、余裕で元が取れます。ご不明点などありましたら遠慮なくこちらに連絡をください。

http://ask.fm/univprofblog1

迅速に対応します!

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