Există mai multe tipuri diferite de modele surogat:
1. Modele de suprafață de răspuns – Aceste modele prezic valorile de ieșire pe baza variabilelor de intrare.
2. Modele de kriging – Aceste modele folosesc o regresie a procesului Gaussian pentru a prezice valorile de ieșire pe baza variabilelor de intrare.
3. Modele de rețele neuronale – Aceste modele folosesc rețele neuronale artificiale pentru a prezice valorile de ieșire pe baza variabilelor de intrare.
4. Mașini vectoriale suport – Aceste modele clasifică sau regresează datele prin găsirea celei mai bune granițe între clase sau prin găsirea funcției cu cea mai mare marjă între două clase.
5. Modele de proces gaussiene – Aceste modele folosesc un cadru probabilistic pentru a prezice ieșirile pe baza variabilelor de intrare.
6. Modele cu funcții pe bază radială – Aceste modele aproximează o funcție ca o combinație liniară de funcții pe bază radială.
7. Modele de arbore de decizie – Aceste modele parționează recursiv spațiul de date în subseturi pe baza valorilor variabilelor de intrare.
8. Modele de ansamblu – Aceste modele combină mai multe modele pentru a îmbunătăți acuratețea predicției.
Data publicării: