我有一组示例，每个示例都带有特征数据注释。示例和特征描述了任意域中的实验设置（例如切换次数、执行天数、参与者数量等）。某些功能是固定的（即静态的），而其他的我可以在以后的实验中手动设置（即可变）。每个示例还具有“奖励”特征，它是一个介于 0 和 1 之间的连续数字，表示由专家确定的实验成功。
基于此示例集，并为未来的实验提供一组静态特征，我将如何确定用于特定变量的最佳值以最大化奖励？
另外，这个过程有正式名称吗？我做了一些研究，这听起来类似于回归分析，但我仍然不确定它是否是同一件事。
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该过程称为“实验设计”。根据参数的数量，以及您是否能够在试验之间进行计算，或者您是否必须提前选择所有治疗方法，可以使用多种技术。
- 全阶乘- 尝试每种组合，蛮力法
- 部分阶乘- 消除模式中的一些组合并使用回归来填充缺失的数据
- Plackett-Burman，响应面- 更复杂的方法，用统计努力换取实验努力
- ...以及许多其他人。这是统计研究的一个活跃领域。
从实验中的数据构建回归模型后，您可以通过应用常用的数值优化技术找到最佳值。
于 2011-04-05T20:59:37.550 回答