{"id":4664,"date":"2026-08-12T16:59:59","date_gmt":"2026-08-12T14:59:59","guid":{"rendered":"https:\/\/ellistat.com\/?post_type=guide-dutilisateur&p=4664"},"modified":"2026-08-12T16:59:59","modified_gmt":"2026-08-12T14:59:59","slug":"schema-di-riempimento","status":"publish","type":"guide-dutilisateur","link":"https:\/\/ellistat.com\/it\/guide-dutilisateur\/plan-de-remplissage\/","title":{"rendered":"Piano di riempimento"},"content":{"rendered":"

I piani precedenti mirano tutti a stimare un\u00a0modello specificato<\/strong>\u00a0\u2014 lineare, con interazioni, quadratico. I piani di riempimento hanno un altro scopo:\u00a0coprire in modo uniforme lo spazio sperimentale<\/strong>, senza dare per scontata la forma della risposta.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

\u00c8 questo il principio alla base dei modelli di machine learning, che apprendono la forma invece di ipotizzarla. I fattori devono essere quantitativi<\/strong>, ce ne vogliono almeno due<\/strong> e al massimo 20<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

1. Calcolo teorico o tabella<\/h2>\n\n\n\n

L'elenco dei possibili schemi propone due famiglie:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  • Mappa di Ellistat (calcolata)<\/strong>, proposto per primo e selezionato di default: l\u2019unico il cui numero di tentativi e i cui criteri si adattano alla vostra configurazione; ; <\/li>\n\n\n\n
  • Il\u00a0tabelle tabulate<\/strong>, con numero fisso di prove: Audze-Eglais (9, 15, 16, 25, 50, 100 prove a seconda del numero di fattori), Latin Hypercube Design (16, 25, 50) e NOLH 17. Oltre i 10 fattori, non ne rimane nessuna; solo il piano calcolato soddisfa i requisiti.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    2. Le impostazioni del piano calcolato<\/h2>\n\n\n\n
    Regolazione<\/strong><\/td>Ruolo<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>
    Numero di fattori<\/strong><\/td>Promemoria, in sola lettura.<\/td><\/tr>
    Numero di prove<\/strong><\/td>Come minimo k<\/em>+1, fino a un massimo di 100. Il valore predefinito \u00e8 di cinque prove per fattore, con un minimo di 9.<\/td><\/tr>
    Ipotesi sui fattori<\/strong><\/td>\u00abTutti i fattori sono attivi\u00bb oppure \u00abSolo alcuni fattori sono attivi\u00bb.<\/td><\/tr>
    Limitare la correlazione<\/strong><\/td>Imposta la correlazione massima tra i fattori. Attiva per impostazione predefinita.<\/td><\/tr>
    Correlazione massima |r|<\/strong><\/td>Il valore predefinito \u00e8 0,03.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

    L'ipotesi scelta viene spiegata sullo schermo, e la scelta \u00e8 importante:<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • Tutti i fattori sono attivi<\/strong>\u00a0: solo criterio Audze-Eglais: riempimento completo dello spazio. Da scegliere se il modello a valle utilizza tutti i fattori; ;<\/li>\n\n\n\n
    • Sono attivi solo alcuni fattori<\/strong>\u00a0: Audze-Eglais + MaxPro: soddisfa anche le previsioni, proprio in quei casi in cui la lettura si basa solo su due o tre fattori che contano davvero.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      \ud83d\udca1 \u00c8 questa impostazione che distingue davvero i due livelli di riempimento, e va scelta tenendo presente\u00a0la fase successiva<\/strong>. Se si sospetta che due fattori su otto siano determinanti, un piano che riempia bene lo spazio a otto dimensioni pu\u00f2 proiettarsi molto male sul piano di questi due fattori: i punti vi si sovrappongono e il modello non riesce quasi a distinguere nulla. \u00c8 proprio questo che corregge il termine MaxPro.<\/p>\n\n\n\n

      \u26a0\ufe0f Si raccomanda di attivare la barriera di correlazione: in assenza di tale barriera, il termine MaxPro peggiora notevolmente le correlazioni. Disattivarla ha senso solo se si desidera ottenere il massimo riempimento senza preoccuparsi dell\u2019indipendenza degli effetti.<\/p>\n\n\n\n

      3. Calcolare e leggere il risultato<\/h2>\n\n\n\n

      Il pulsante Calcola<\/strong> avvia il processo di ricottura in un worker, con una barra di avanzamento e un pulsante Interrompere<\/strong>. Il piano ottenuto viene registrato nel piano sperimentale: rimane valido anche dopo la navigazione.<\/p>\n\n\n\n

      Accanto al pulsante vengono visualizzati tre indicatori:<\/p>\n\n\n\n

      \"\"<\/figure>\n\n\n\n
        \n
      • Audze-Eglais<\/strong>\u00a0: il criterio di riempimento: pi\u00f9 \u00e8 basso, migliore \u00e8 la copertura dello spazio; ; <\/li>\n\n\n\n
      • MaxPro<\/strong>\u00a0: il criterio di riempimento delle proiezioni, visualizzato quando si adotta l\u2019ipotesi \u00abalcuni fattori attivi\u00bb; ;<\/li>\n\n\n\n
      • Max |r|<\/strong>\u00a0: la correlazione assoluta pi\u00f9 forte tra due fattori.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        Il pulsante\u00a0Matrice di correlazione<\/strong>\u00a0manifesto:\u00a0<\/p>\n\n\n\n

        <\/p>\n\n\n\n

        Il pulsante\u00a0Nuvole di punti<\/strong>\u00a0offre due interpretazioni complementari: <\/p>\n\n\n\n

          \n
        • la matrice dei\u00a0correlazioni tra fattori<\/strong>, su una scala fissa compresa tra \u22121 e +1 \u2014 un piano ben ottimizzato risulta quindi quasi neutro, il che \u00e8 corretto <\/li>\n\n\n\n
        • e i\u00a0nuvole di punti per coppia di fattori<\/strong>, che mostrano\u00a0perch\u00e9<\/em>\u00a0la correlazione \u00e8 debole: punti ben distribuiti o struttura diagonale.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n
          \"\"<\/figure>\n\n\n\n

          \ud83d\udca1 La scala fissa della matrice non \u00e8 un errore di regolazione. Una scala adattata ai dati mostrerebbe correlazioni di pochi centesimi in colori vivaci, dando la falsa impressione di un piano errato. In questo caso, un piano quasi ortogonale risulta chiaramente tale.<\/p>\n\n\n\n

          \u26a0\ufe0f Il pulsante D-Ottimale<\/strong> \u00e8 volutamente assente dai piani di riempimento: cercare un sottoinsieme D-ottimale di un piano di riempimento non ha senso, poich\u00e9 il piano mira a coprire lo spazio e non a stimare un modello specifico.<\/p>","protected":false},"featured_media":0,"menu_order":100,"template":"","meta":{"_acf_changed":true},"menu-guide-dutilisateur":[24],"class_list":["post-4664","guide-dutilisateur","type-guide-dutilisateur","status-publish","hentry","menu-guide-dutilisateur-7-doe-plans-dexperiences"],"acf":[],"yoast_head":"\nPlan de remplissage - Ellistat<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Latin Hypercube, Audze-Eglais, MaxPro : construisez un plan de remplissage d'espace optimis\u00e9 pour entra\u00eener vos mod\u00e8les de machine learning sans hypoth\u00e8se a priori.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/ellistat.com\/it\/guida-per-lutente\/schema-di-riempimento\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Plan de remplissage - 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