実験計画法やハイパーパラメータチューニングにおいて、少ない試行回数で効率的に最適解を見つけ出す「ベイズ最適化（Bayesian Optimization）」が注目を集めています。
統計解析ソフト JMP では、最新バージョン（JMP 19など）においてこのベイズ最適化が直感的なインターフェースで統合されています。本記事では、JMPが採用しているアルゴリズムの核となる考え方を紐解き、同様の手法をPythonおよびRで実装する方法を詳しく解説します。
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