问：什么是 ALAMO
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答：ALAMO（Automated Learning of Algebraic MOdels 的缩写）是一种建模工具，用于从数据中构建简洁、正确的代数模型。它利用全局优化技术来选择一组较优的基函数和模型项，同时平衡模型复杂杜纂预测机能。当用户必要拥有可诠释性、通明度且具备理论保障的模型时，ALAMO 尤其合用，常见于工程、科学及过程系统等领域。

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问：在哪里能够找到 ALAMO 的教程
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答：您能够在 ALAMO 官方下载页面找到有关教程，该页面提供了示例文件、用户指南和文档，以援手您入门。

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问：ALAMO 中是否有约束回归的示例
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答：有的。ALAMO 蕴含演示约束回归的示例，例如强造单调性或限度模型输出领域。这些示例可在 ALAMO 下载页面提供的示例文件中获取。有关约束回归职能的使用，请参阅 ALAMO 用户手册第 6.4 节。

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问：ALAMO 中的自适应采样是若何工作的
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答：ALAMO 中的自适应采样通过迭代选择能带来模型改进的新数据点来工作。它将此过程构建为一个黑箱优化问题，使用代理模型来鉴别高不确定性区域。该过程持续进行，直到满足终场准则（例如达到指标误差或数据点数量上限）。其指标是在构建正确、可诠释模型的同时，尽量削减昂贵的数据评估次数。

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问：为什么我必须提供一个及以上数据点
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答：ALAMO 在采样阶段要求一个及以上初始数据点。该点作为构建和细化代理模型的肇始参考。若是不提供数据，ALAMO 无法评估模型精度或领导采样，并将终止并报错。

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问：在 RUN 选项卡下应选择哪些选项
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答：RUN 选项卡下的选项取决于您的建模指标。以下是通常性领导：

• 启用自适应采样（Enable Adaptive Sampling）：若是您但愿 ALAMO 迭代采样新的数据点以提高模型精度，请选择此项。

• 使用仿照器（Use Simulator）：若是您将 ALAMO 衔接到表部仿照器以天生数据，请勾选此项。

• 保留代理模型（Save Surrogate Model）：若是您但愿导出模型以便复用或分析，请选择此项。

• 交叉验证（Cross Validation）：当您但愿使用数据子集评估模型机能时，此选项较为有效。

有关具体配置，请参阅有关示例演示。关于所有选项的齐全注明，请查阅 ALAMO 用户手册。

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