График хода выполнения обеспечивает прямую обратную связь о состоянии оценки параметров при использовании sbiofit, sbiofitmixed, или программа Fit Data в приложении SimBiology Model Analyzer. При включении этой функции открывается новый рисунок, на котором показаны измерения качества подгонки, такие как логарифмическое правдоподобие и оценочные значения параметров для каждой итерации функции. График отслеживает ход выполнения посадки на локальном компьютере или параллельно с использованием удаленных кластеров.
При оценке параметров можно указать метод оценки, который будет использоваться во время фитинга. График хода выполнения показан для всех методов оценки, кроме nlinfit (Статистика и инструментарий машинного обучения). Однако график хода выполнения отличается в зависимости от того, используется ли нелинейный метод смешанных эффектов (nlmefit или nlmefitsa) или метод нелинейной регрессии, такой как lsqnonlin.
График хода выполнения содержит ряд вложенных графиков. В частности, на вложенных графиках показаны значения параметров с фиксированным эффектом (theta), оценки параметров дисперсии, то есть диагональных элементов ковариационной матрицы случайных эффектов («» «» «» «») и логарифмического правдоподобия.
Вот несколько советов по интерпретации сюжетов.
Функция аппроксимации пытается максимизировать логарифмическое правдоподобие. Когда график начинает отображать плоскую линию, это может указывать на то, что максимизация завершена. Попробуйте установить максимальное число итераций меньшим, чтобы уменьшить количество необходимых итераций и повысить производительность.
Графики для фиксированных эффектов (thetas) и параметры дисперсии (Λ s) должны показывать сходимость. Если вы видите колебания или скачки без сопутствующих улучшений логарифмического правдоподобия, модель может быть перепараметризована. Попробуйте выполнить следующие действия:
Уменьшите количество фиксированных эффектов.
Уменьшите количество случайных эффектов.
Упростите шаблон ковариационной матрицы случайных эффектов (если вы ранее изменили его из диагональной матрицы по умолчанию).
График хода выполнения показывает ряд вложенных графиков, и существует две категории графиков: графики измерения качества и графики расчетных параметров. Для объединенной посадки, то есть оценки одного набора значений параметров для всех групп (или отдельных лиц), существует только одна строка для каждого графика, и линия замирает после завершения посадки. Для незаполненной посадки, то есть для оценки одного набора значений параметров для каждой группы (или отдельного объекта), каждая строка представляет отдельный объект или группу. Можно выбрать одну или несколько линий, щелкнув и перетащив курсор мыши, чтобы создать прямоугольник на любом графике. Все линии, пересекающие прямоугольник, выделяются на всех графиках.
Завершить фитинг можно в любое время, выбрав команду Остановить (Stop), и будут возвращены частичные результаты. В частности, для объединенной посадки возвращается результат до последней итерации функции. Для незаполненной посадки возвращаются результаты для всех групп, завершивших выполнение. Выполняющиеся в настоящее время группы прерываются, а также возвращаются частичные результаты последней итерации.
Графики показателей качества включают графики логарифмического правдоподобия, оптимальности первого порядка и условия прекращения. Они занимают первый ряд фигуры.
Логарифмическое правдоподобие. Метод оценки пытается максимизировать логарифмическое правдоподобие, и график показывает логарифмическое значение правдоподобия для каждой итерации функции. Когда график начинает отображать плоскую линию, это часто указывает на то, что максимизация завершена. Попробуйте установить максимальное число итераций меньшим, чтобы уменьшить количество необходимых итераций и повысить производительность.
При объединенной посадке на графике имеется только одна линия, и при завершении посадки линия исчезает. График логарифмического правдоподобия показывает, сходится ли аппроксимация или терпит неудачу вместе с информацией о состоянии завершения метода оценки. Следующий рисунок является примером логарифмического графика правдоподобия объединенной посадки.
Оптимальность первого порядка. Оптимальность первого порядка является мерой того, насколько точка x близка к оптимальной, и график отображается при использовании методов Optimization Toolbox™ (lsqnonlin, lsqcurvefit, fminunc, и fmincon). Мера оптимальности первого порядка должна быть равна нулю при минимуме, но точка с оптимальностью первого порядка, равной нулю, не обязательно является минимальной. Дополнительные сведения см. в разделе Оптимальность первого порядка (панель инструментов оптимизации).
Условие прекращения. Для объединенной посадки условие окончания отображается вместе с графиком логарифмического правдоподобия. Для получения подробной информации об условиях прекращения см. exitflag описание выходного аргумента соответствующего способа оценки. Предположим, что вы используете lsqnonlin(Панель инструментов оптимизации) и увидеть сообщение: The fit converged with criterion Residual. Проверяя exitflag условия lsqnonlin(Панель инструментов оптимизации) с ключевым словом Residual, это условие окончания соответствует exitflag значение 3то есть изменение остатка было меньше указанного допуска.
Для незаполненной посадки график «Условия завершения» содержит сводку (гистограмму) критериев завершения для всех групп (или отдельных лиц), как показано на следующем рисунке. Ось Y представляет общее количество посадок для каждого условия окончания, а ось X отображает все критерии окончания.
Гибридные функции. Если вы выполняете гибридную оптимизацию, сначала запустив глобальный решатель, например ga(Панель инструментов глобальной оптимизации) или particleswarm (Global Optimization Toolbox), за которой следует гибридная функция, ProgressPlot также показаны графики измерения качества для гибридной функции во второй строке. Следующий рисунок является примером, где алгоритм глобальной оптимизации ga (Global Optimization Toolbox) и гибридная функция: fminunc(Панель инструментов оптимизации). Иллюстративный пример см. в разделе Оценка параметров с помощью гибридных решателей.
На графике отображается значение расчетного параметра в зависимости от итерации для каждой группы. Для каждого параметра отображается один график расчетного параметра. Графики начинаются со второй строки рисунка и могут охватывать несколько строк. На каждом графике отображается горизонтальная пунктирная линия для любой нижней или верхней границы, заданной для расчетного параметра. Связанные линии отображаются только в том случае, если диапазон графика может включать в себя линии.
При незаполненной посадке на графике хода выполнения также отображается гистограмма, показывающая распределение значений параметров для завершенных трасс. Для переключения между логарифмическим и линейным масштабами используйте кнопку переключения над осью y для каждого графика. На следующем рисунке показан пример графика оценочного параметра с привязанной информацией и распределением оценочных значений.
При наличии иерархической модели и оценке параметров для каждой категории, таких как оценка параметров для мужчин и женщин, график прогресса отображает один график для каждого расчетного параметра для каждой категории. Например, на следующем рисунке центральные и периферийные параметры оцениваются для возрастных категорий, в то время как Q12 и Cl_Central оцениваются для половых категорий.
Для параллельной посадки без охлаждения в окне «График хода выполнения» в правом нижнем углу отображается строка состояния. На панели отображается информация об оставшемся и завершенном количестве отдельных лиц (или групп) по всей посадке.
sbiofit | sbiofitmixed | sbiofitstatusplot