问题描述
我一直在尝试使用经过训练的 ML 模型(在本例中为 GBM)来寻找可能的最佳变量组合,以产生最大可能的结果。
我尝试使用 predict.gbm 作为函数,然后使用 nml() 来查找最大输出值,但 nml 无法将该函数识别为有效函数。
opt.gbm <- function(st,ct,w) {
predict.gbm(dl.gbm,newdata = data.frame(swing_time = st,cycle_time = ct,weight = w))
}
作为 st
和 ct
我的 2 个决策变量和权重是每个案例的给定数据点。
是否有可能以某种方式优化所描述的函数来为给定权重的 Swing_time 和 cycle_time 创建推荐,以产生最大输出?
解决方法
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