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Python用 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~ プログラム・コード

以下のURL公開している実用的かつ実践的なEGOの、目的変数が2つ以上の場合にも利用可能なプログラム・コードを作成しました。
https://spike.cc/shop/univprof/products/lbz5oHoP

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。
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/ego2_analysis_all_e_python_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Python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/supportingfunctions.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。

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