{"id":4696,"date":"2026-08-13T14:51:08","date_gmt":"2026-08-13T12:51:08","guid":{"rendered":"https:\/\/ellistat.com\/?post_type=guide-dutilisateur&p=4696"},"modified":"2026-08-13T14:51:08","modified_gmt":"2026-08-13T12:51:08","slug":"ottimizzazione-bayesiana","status":"publish","type":"guide-dutilisateur","link":"https:\/\/ellistat.com\/it\/guide-dutilisateur\/optimisation-bayesienne\/","title":{"rendered":"Ottimizzazione bayesiana"},"content":{"rendered":"

Si tratta di un ribaltamento del metodo. Anzich\u00e9 elaborare un progetto completo e poi procedere alla modellazione, si alternato<\/strong> : alcuni test, un modello, i test successivi selezionati in base al modello, un modello migliore e cos\u00ec via. Ad ogni ciclo, il software individua le impostazioni che offrono i risultati migliori.<\/p>\n\n\n\n

Lo strumento \u00e8 il\u00a0distribuzione gaussiana<\/strong>\u00a0: prevede la risposta\u00a0e la sua incertezza<\/strong>\u00a0in qualsiasi punto del campo. \u00c8 proprio questa incertezza che permette di scegliere in modo intelligente il prossimo tentativo: un punto \u00e8 interessante se promette una buona risposta, oppure se non se ne sa nulla.<\/p>\n\n\n\n

\ud83d\udca1 \u00c8 l'alternativa moderna al\u00a0semplice<\/strong>, e il modulo ne tiene conto: stessi utilizzi: processi costosi, prove lunghe, misurazioni soggette a rumore, ma il processo gaussiano sfrutta\u00a0tutta<\/strong>\u00a0le informazioni accumulate ad ogni iterazione, mentre il simplex considera solo i suoi vertici pi\u00f9 recenti.<\/p>\n\n\n\n

1. Definire lo studio<\/h2>\n\n\n\n
    <\/ol>\n\n\n\n

    Il pannello a sinistra,\u00a0Parametri dello studio<\/strong>\u00a0:<\/p>\n\n\n\n

    \"\"<\/figure>\n\n\n\n
    Regolazione<\/strong><\/td>Ruolo<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>
    Titolo dello studio<\/strong><\/td>Identifica lo studio, registrato nel progetto.<\/td><\/tr>
    Risposta da ottimizzare<\/strong><\/td>Il suo nome e la sua unit\u00e0.<\/td><\/tr>
    Obiettivo<\/strong><\/td>Ottimizzare<\/strong> o Ridurre al minimo la risposta<\/strong>.<\/td><\/tr>
    Fattori<\/strong><\/td>Un nome, un valore minimo e uno massimo per ogni fattore. \u00ab+ Aggiungi un fattore\u00bb e il cestino per rimuoverlo.<\/td><\/tr>
    Prove del progetto iniziale (Audze-Eglais)<\/strong><\/td>Il numero di prove iniziali, distribuite uniformemente nell\u2019area.<\/td><\/tr>
    Prove proposte per iterazione<\/strong><\/td>La dimensione del lotto proposto in ogni turno.<\/td><\/tr>
    Strategia di ottimizzazione<\/strong><\/td>Cauta, equilibrata, esplorativa (vedi sotto).<\/td><\/tr>
    Rumore previsto del processo<\/strong><\/td>Basso, Medio, Alto.<\/td><\/tr>
    Qualit\u00e0 della ricerca<\/strong><\/td>Rapido, Standard, Approfondito.<\/td><\/tr>
    Seme casuale<\/strong><\/td>Rende le proposte riproducibili.<\/td><\/tr>
    Modalit\u00e0 demo (simulatore di processo)<\/strong><\/td>Simula i risultati per familiarizzare con il modulo.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

    Il pulsante\u00a0Generare il piano iniziale<\/strong>\u00a0crea le prime bozze. I fattori sono poi\u00a0bloccati<\/strong>\u00a0: non si cambia l'ambito di studio senza ricominciare da zero; \u00e8 proprio a questo che serve\u00a0Reimposta lo studio<\/strong>. La sessione viene esportata in\u00a0JSON<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

    La strategia<\/strong> stabilisce la regola di arbitraggio \u201csfruttare \/ esplorare\u201d:<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • Cauta<\/strong>\u00a0= rimane vicino alle zone gi\u00e0 valide, corre pochi rischi. Ideale quando i test sono costosi <\/li>\n\n\n\n
    • Equilibrata<\/strong>\u00a0= un compromesso tra lo sfruttamento delle aree promettenti e l\u2019esplorazione dell\u2019incerto. La scelta giusta per default <\/li>\n\n\n\n
    • Esplorativo<\/strong>\u00a0= Consente inoltre di esaminare le aree di incertezza per comprendere meglio il campo. Utile nella fase iniziale dello studio.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      Il rumore previsto<\/strong> definisce l'intervallo di rumore che il modello pu\u00f2 stimare:<\/p>\n\n\n\n

        \n
      • Basso<\/strong>\u00a0= misurazioni precise, processo stabile: il modello effettua un\u2019interpolazione fine (rumore \u2264 ~5 % della varianza); ; <\/li>\n\n\n\n
      • Medio<\/strong>\u00a0= caso generale, rumore limitato a ~25 %; ; <\/li>\n\n\n\n
      • Elevato<\/strong>\u00a0= misura o processo molto variabile: il modello non effettua l'interpolazione in presenza di rumore (fino a ~60 %).<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        La qualit\u00e0 della ricerca<\/strong> amplia il bacino di candidati valutati per ogni proposta. Approfondimento<\/strong> \u00c8 consigliabile quando i fattori superano i 6; il calcolo richiede pi\u00f9 tempo.<\/p>\n\n\n\n

        \u26a0\ufe0f Il rumore previsto<\/strong> \u00e8 l'impostazione che influisce maggiormente sui risultati e viene rivalutata nel corso dello studio. Dichiarare un processo stabile quando in realt\u00e0 non lo \u00e8 porta il modello a interpretare ogni fluttuazione della misurazione come un effetto reale e a indirizzare le prove successive su piste errate. Se nella diagnosi compare l\u2019avviso \u00abrumore elevato\u00bb, \u00e8 necessario rivedere l\u2019impostazione.<\/p>\n\n\n\n

        2. Il piano di prova<\/h2>\n\n\n\n

        Questa \u00e8 la scheda di lavoro. Una tabella, una riga per ogni prova:<\/p>\n\n\n\n

        \"\"<\/figure>\n\n\n\n
        Colonna<\/strong><\/td>Contenuto<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>
        N.<\/strong><\/td>L'ordine di esecuzione.<\/td><\/tr>
        I fattori<\/td>I valori da applicare.<\/td><\/tr>
        La risposta<\/td>Da non perdere<\/strong> dopo la prova.<\/td><\/tr>
        Stato<\/strong><\/td>Misurato<\/strong> o Da fare<\/strong>.<\/td><\/tr>
        Origine<\/strong><\/td>Piano iniziale<\/strong>, BO it. n<\/em><\/strong> (proposto all'iterazione n<\/em>) oppure Manuale<\/strong>.<\/td><\/tr>
        Perch\u00e9 questo punto? (analisi del modello)<\/strong><\/td>Spiegazione della proposta.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

        Il modello si adatta a partire da 4 prove misurate<\/strong>. Sotto, il pulsante di proposta \u00e8 disattivato e ne spiega il motivo. Rimane disattivato anche finch\u00e9 le prove proposte sono in attesa di risultato: non si propone un nuovo lotto senza aver analizzato il precedente.<\/p>\n\n\n\n

        Il pulsante Proporre i n<\/em> prossime prove<\/strong> avvia il calcolo. In modalit\u00e0 demo, Simulare i risultati delle prove in sospeso<\/strong> inserisce le risposte.<\/p>\n\n\n\n

        Leggi le proposte<\/strong>\u00a0= ogni prova proposta \u00e8 provvista di un'etichetta e di un\u00a0guadagno atteso<\/strong>\u00a0:<\/p>\n\n\n\n

        Etichetta<\/strong><\/td>Significato<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>
        Promettente<\/strong><\/td>Il modello offre potenzialmente previsioni pi\u00f9 accurate rispetto al miglior test attualmente disponibile. \u00c8 questo l\u2019aspetto che apporta il maggior contributo alla ricerca dell\u2019ottimale.<\/td><\/tr>
        Gestione<\/strong><\/td>Vicino al miglior risultato attualmente disponibile: perfeziona e rende pi\u00f9 affidabile il valore ottimale riducendo l\u2019incertezza locale.<\/td><\/tr>
        Esplorazione<\/strong><\/td>Area ancora poco conosciuta, forte incertezza. Fornisce informazioni sulle regioni inesplorate e pu\u00f2 rivelare un punto ottimale migliore altrove.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

        \ud83d\udca1 Il fatto che siano state proposte due versioni molto simili non \u00e8 un errore.<\/strong> Il modulo lo segnala esplicitamente: il modello concentra lo sforzo su un\u2019area ritenuta promettente, per confermare la misurazione e separare il segnale dal rumore. Si tratta del comportamento previsto in un processo soggetto a rumore, e sarebbe un errore \u00abcorreggere\u00bb manualmente questi duplicati.<\/p>\n\n\n\n

        Quando il guadagno atteso dalle prossime prove diventa molto esiguo, un banner annuncia che \u00e8 probabile che si verifichi una convergenza<\/strong>: si pu\u00f2 interrompere lo studio oppure proseguirlo per confermare i risultati.<\/p>\n\n\n\n

        3. Le schede di lettura<\/h2>\n\n\n\n
        Scheda<\/strong><\/td>Cosa mostra<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>
        Convergenza<\/strong><\/td>Il miglior risultato ottenuto in base al numero di prova. La curva che si appiattisce indica la convergenza. Sono necessarie almeno due prove misurate.<\/td><\/tr>
        Posizione dei punti<\/strong><\/td>La superficie di risposta prevista in base a due fattori a scelta, mentre gli altri sono fissi, con le prove effettuate e le proposte. Una casella consente di passare alla visualizzazione su\u2019incertezza<\/strong> al posto della risposta.<\/td><\/tr>
        3D<\/strong><\/td>A partire da 2 fattori. Lo stesso vale per il machine learning<\/td><\/tr>
        5D<\/strong><\/td>A partire da 4 fattori. Lo stesso vale per il machine learning<\/td><\/tr>
        Previsione<\/strong><\/td>La risposta prevista in un punto specificato. Lo stesso vale per il machine learning<\/td><\/tr>
        Diagnostica (affidabilit\u00e0)<\/strong><\/td>Cfr. \u00a7 4.4.<\/td><\/tr>
        Fattori e modello<\/strong><\/td>Cfr. \u00a7 4.5.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

        \ud83d\udca1 La visualizzazione dell\u2019incertezza<\/strong>\u00a0La mappa dei punti \u00e8 lo strumento decisionale pi\u00f9 efficace dell\u2019intero modulo: mostra dove il modello non ha alcuna informazione. Una zona rossa di incertezza ai margini del dominio spiega da sola perch\u00e9 le proposte si dirigono proprio in quella direzione.<\/p>\n\n\n\n

        3.1 Scheda \"Convergenza\": <\/h3>\n\n\n\n
        \"\"<\/figure>\n\n\n\n

        3.2 Scheda \"Superficie\":<\/h3>\n\n\n\n

        I punti neri indicano i punti di prova gi\u00e0 realizzati, mentre quelli marroni indicano i punti proposti<\/p>\n\n\n\n

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

        4. Valutazione: posso fidarmi del modello?<\/h2>\n\n\n\n

        \u00c8 proprio questa la domanda che la scheda pone letteralmente, e vi risponde con una convalida incrociata leave-one-out<\/strong> : ogni prova viene prevista come se non fosse mai stato realizzato<\/strong>. In questo modo si verifica la reale capacit\u00e0 di generalizzazione, e non l\u2019attitudine del modello a ripassare i propri punti.<\/p>\n\n\n\n

        Un giudizio complessivo:<\/p>\n\n\n\n

          \n
        • Modello nel complesso affidabile<\/strong>,\u00a0<\/li>\n\n\n\n
        • Modello da utilizzare con cautela<\/strong>,\u00a0<\/li>\n\n\n\n
        • Modello ancora poco affidabile<\/strong><\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

          E poi quattro indicatori:<\/p>\n\n\n\n

          Indicatore<\/strong><\/td>Lettura<\/strong><\/td><\/tr><\/thead>
          R\u00b2 predittivo (Q\u00b2)<\/strong><\/td>La qualit\u00e0 della previsione: buona, media o scarsa.<\/td><\/tr>
          RMSE (LOO)<\/strong><\/td>L'errore di previsione standard, nell'unit\u00e0 di misura della risposta.<\/td><\/tr>
          MAE (LOO)<\/strong><\/td>L'errore assoluto medio.<\/td><\/tr>
          Copertina 95 %<\/strong><\/td>La percentuale di prove che rientrano nell'intervallo indicato.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

          A completamento, due grafici: osservato vs previsto<\/strong> e residui vs. previsto<\/strong> con un intervallo di confidenza al 95% (%), in cui ogni punto \u00e8 contrassegnato come \u201cprevisione corretta\u201d o \u201cprevisione errata\u201d.<\/p>\n\n\n\n

          \u26a0\ufe0f La copertina<\/strong> \u00e8 l'indicatore pi\u00f9 importante e quello a cui si presta meno attenzione. Se il valore \u00e8 inferiore a 95 %, il modello sottovaluta la propria incertezza<\/strong> : i suoi intervalli sono troppo ristretti, quindi le sue ipotesi sono troppo ottimistiche. Il modulo consiglia quindi di aumentare il rumore previsto o di aggiungere ulteriori prove.<\/p>\n\n\n\n

          \u26a0\ufe0f Con un numero molto limitato di prove, la validazione leave-one-out risulta a sua volta poco robusta \u2014 come segnalato dal modulo. \u00c8 opportuno rivalutarla dopo alcune iterazioni, piuttosto che prenderla alla lettera gi\u00e0 al terzo tentativo.<\/p>\n\n\n\n

          5. Fattori e modello<\/h2>\n\n\n\n

          La scheda mostra il modello stesso:\u00a0nucleo Mat\u00e9rn 5\/2 anisotropo<\/strong>, log-verosimiglianza marginale e l\u2019deviazione standard del rumore stimata<\/strong>, la variabilit\u00e0 di misura e di processo che il modello tiene conto.<\/p>\n\n\n\n

          Mostra soprattutto la sensibilit\u00e0 indicativa del modello (ARD)<\/strong> : un fattore con una lunghezza di correlazione breve \u00e8 un fattore che, secondo il modello, determina una variazione significativa della risposta.<\/p>\n\n\n\n

          \u26a0\ufe0f Il modulo \u00e8 chiaro su questo punto, ed \u00e8 necessario ribadirlo: questa sensibilit\u00e0 \u00e8 un'interpretazione del modello, non un test di significativit\u00e0 n\u00e9 un'analisi della varianza<\/strong>. Indica alcune piste; un\u2019analisi statistica specifica le conferma.<\/p>\n\n\n\n

          A seconda dello stato dello studio compaiono dei messaggi di avviso: numero insufficiente di prove rispetto al numero di iperparametri da stimare, rumore stimato elevato o significativo, lunghezza della correlazione pari al minimo (rischio di sovradattamento) o al massimo (il modello non rileva praticamente alcun effetto).<\/p>","protected":false},"featured_media":0,"menu_order":40,"template":"","meta":{"_acf_changed":true},"menu-guide-dutilisateur":[32],"class_list":["post-4696","guide-dutilisateur","type-guide-dutilisateur","status-publish","hentry","menu-guide-dutilisateur-8-ml-machine-learning"],"acf":[],"yoast_head":"\nOptimisation bay\u00e9sienne - Ellistat<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"D\u00e9couvrez l'optimisation bay\u00e9sienne qui est un renversement de m\u00e9thode en Machine Learning.\" \/>\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\/ottimizzazione-bayesiana\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Optimisation bay\u00e9sienne - 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