ノード予測のノード・チューニングを有効にする方法
このトピックでは、Bayesian機械学習タイプのユーザー定義の予測プロファイルで予測パラメータを構成して、需要または需要と供給プランの予測ノード(組合せ)のノード・チューニングを有効にする方法について説明します。
プランに対してノード・チューニングを有効にすると、プラン実行で予測ノードに対してハイパーパラメータ・チューニングが成功した場合、HypertuneHalfLife予測パラメータの値に達するまで、後のプラン実行でチューニングされた設定が予測ノードに自動的に適用されます。
- ハイパーパラメータ・チューニングは、継続的に実行するのではなく、定期的に実行します。
たとえば、HypertuneSamplePercent予測パラメータを100%に設定して、ハイパーパラメータ・チューニングを6か月ごとに1回実行し、需要計画を週に1回実行し、需要計画でチューニングされた予測パラメータを使用します。
- 増分チューニングを実行します。
ハイパーパラメータ・チューニングの値が最後に実行された後に変更され、以前にチューニングした設定が現在チューニングされている設定とマージされるようにします。 チューニング済予測パラメータの現行セットにない、以前にチューニングした予測パラメータの値は、チューニング済設定メジャーに保持され、使用されます。 変更されたチューニング済予測パラメータの場合、古い値はチューニング済設定メジャーの新しい値で上書きされます。
ノード・チューニング・カテゴリで次の予測パラメータを使用して、ノード・チューニングを構成します。
- EnableNodalTuning: この予測パラメータを使用して、予測ノードのノード・チューニングを次のように有効にします。
EnableNodalTuningの場合 HypertuneSamplePercentは HypertuneOutputModeは 処理 0 (ゼロ) 該当なし 該当なし ノード・チューニングは実行されません。 1 0 (ゼロ) 該当なし チューニング済設定メジャーの以前にチューニングされた設定は、予測ノードに自動的に適用されます。 1 0より大きい(ゼロ) 2 - 以前に調整された予測ノードの設定が使用され、調整された予測が記帳予測(調整済、出荷予測調整済または<ユーザー定義の出力メジャー>: 調整済メジャー)に書き込まれ、予測プロファイルの予測パラメータに従った予測が出力メジャーに格納されます。
- 増分チューニングが実行されます。
2 0より大きい(ゼロ) 1 - 予測ノードに対して以前にチューニングされた設定が使用され、チューニングされた予測が予測プロファイルの出力メジャーに書き込まれます。
- 増分チューニングが実行されます。
2 0より大きい(ゼロ) 2 ノード・チューニングは実行されません。 「ノード・チューニングの有効化」のデフォルト値は2です。
- SetNodalTuningSource: この予測パラメータを使用して、ノード・チューニングの設定を持つメジャーを指定します。
0(ゼロ)を入力すると、「記帳予測: 調整済設定」、「出荷予測: 調整済設定」または「<ユーザー定義出力メジャー>: 調整済設定」メジャーが使用されます。
1を入力すると、選択したユーザー定義メジャーが使用されます。
この予測パラメータを使用できるのは、EnableNodalTuning予測パラメータの値が1または2の場合のみです。
デフォルト値は、0です。
ノート:この予測パラメータは現在サポートされていないため、使用しないでください。