予測方法のパラメータの最適化方法

このトピックでは、Bayesian機械学習に基づくユーザー定義の予測プロファイルの予測方法のパラメータを最適化する方法について説明します。

需要計画、需要と供給計画または補充計画で使用する予測プロファイルの予測方法パラメータを最適化できます。

予測方法パラメータを最適化するための予測パラメータ

予測方法のパラメータを最適化するには、次の表で説明するように、予測パラメータの値を設定する必要があります。

ノート:この表に示す予測パラメータを使用して予測方法のパラメータを最適化する場合は、ハイパーパラメータ・チューニング機能を使用しないでください。

予測方法	変更する予測パラメータ
変更済リッジ回帰(M)	OptimizeRIDGEK 値が1の場合、予測プロセス中にRIDGEKメソッド・パラメータの最適な値が検出されます。値が0(ゼロ)の場合は、メソッド・パラメータのデフォルト値が使用されます。デフォルト値: 0 カテゴリー: Data Smoothing and Cleansing ノート: CollinearityUseRidge予測パラメータの値が0の場合、OptimizeRIDGEK予測パラメータは、変更されたリッジ回帰予測方法にのみ影響します。 CollinearityUseRidge予測パラメータの値が1の場合、OptimizeRIDGEK予測パラメータはすべての予測方法に影響します。
すべて	OptimizeDimensionReduction 値が1の場合、予測方法に対する共線性およびほぼ共線性の処理は、予測プロセス中に最適化されます。この予測パラメータは、オーバーフィッティングおよび共線性に関連する問題を回避するために使用される原因ファクタ(メジャー)のセットを制御します。値が0(ゼロ)の場合、予測方法の共線性およびほぼ共線性の処理は最適化されません。デフォルト値: 0 カテゴリー: Data Smoothing and Cleansing

予測方法

変更する予測パラメータ

変更済リッジ回帰(M)

OptimizeRIDGEK

値が1の場合、予測プロセス中にRIDGEKメソッド・パラメータの最適な値が検出されます。

値が0(ゼロ)の場合は、メソッド・パラメータのデフォルト値が使用されます。

デフォルト値: 0

カテゴリー: Data Smoothing and Cleansing

ノート: CollinearityUseRidge予測パラメータの値が0の場合、OptimizeRIDGEK予測パラメータは、変更されたリッジ回帰予測方法にのみ影響します。 CollinearityUseRidge予測パラメータの値が1の場合、OptimizeRIDGEK予測パラメータはすべての予測方法に影響します。

すべて

OptimizeDimensionReduction

値が1の場合、予測方法に対する共線性およびほぼ共線性の処理は、予測プロセス中に最適化されます。この予測パラメータは、オーバーフィッティングおよび共線性に関連する問題を回避するために使用される原因ファクタ(メジャー)のセットを制御します。

値が0(ゼロ)の場合、予測方法の共線性およびほぼ共線性の処理は最適化されません。

デフォルト値: 0

カテゴリー: Data Smoothing and Cleansing

予測方法のパラメータ

次の表に、予測メソッドの動作を最適化するためのパラメータを示します。

予測方法	パラメータ
原因Winters (B)	この予測メソッドの機能を最適化するには、パラメータを次のように設定する必要があります。最適化されたALPHA ITER: 3 (デフォルト値) OPTIMIZED BWINT: Yes (デフォルト値) 最適化されたGAMMA ITER: 10 (デフォルト値)
Holt (H)	この予測メソッドの機能を最適化するには、パラメータを次のように設定する必要があります。最適化されたALPHA ITER: 3 (デフォルト値) 最適化されたGAMMA ITER: 10 (デフォルト値) OPTIMIZED HOLT: Yes (デフォルト値)

ノート:これらの予測方法が事前定義済予測プロファイルで有効になっている場合、パラメータはデフォルトで最適化されます。