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R用 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~ プログラム・コード

データを準備するだけで、R言語でEfficient Global Optimization(EGO)により実験結果のデータを用いて機械学習・統計的に次の実験候補を決められるプログラム・コードです。以下のURLからzipファイルをウンロードしてください。
http://univprofblog.html.xdomain.jp/code/ego_analysis_all_e_r_pass.zip

購入していただくと、zipファイルを解凍するためのパスワードが表示されます。

このプログラムで実行される流れについては下のURLのページをご覧ください。
http://univprof.com/archives/17-01-30-11653010.html

このプログラムはcsvファイルによってデータのやり取りをします。csvファイルのデータ形式およびサンプルデータについては下のURLのページをご覧ください。ただ今回はdata_prediction1.csvは必要ありません。
https://note.mu/univprof/n/n694487325cb1

プログラムを実行するときのR環境については下のURLのページをご覧ください。
https://note.mu/univprof/n/nb07629b23252

また下のURLのzipファイルもダウンロードして下さい。
http://univprofblog.html.xdomain.jp/code/R_scripts_functions.zip
解凍すると必要なスクリプトと関数があります(こちらは無料です)。解凍した後に、今回のプログラムのディレクトリ(フォルダ)と同じところにすべてのファイルを置いてください。

あとは購入されたプログラムを実行するだけです。

計算終了後、自動的に結果が画面に出てきて、最後に以下の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の目的変数の推定値・推定値の標準偏差・目標値を達成する確率
■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