Wählen Sie das Kriterium aus, um den besten Modelltyp zu bestimmen. Sie können die Ergebnisse aus mehreren Methoden vergleichen, um die beste Option für Ihre Anwendung zu ermitteln.
- Maximales R-Quadrat
- Die maximale R2-Methode funktioniert in vielen Anwendungen gut. Diese Methode minimiert die Summe der quadrierten Fehler.
-
- Zum
Anpassen von TreeNet®-Modellen die Verlustfunktion nach Huber
verwendens
- Wenn das Kriterium der maximale R2-Wert ist, können Sie die Huber-Verlustfunktion für TreeNet®-Modelle verwenden. Die Huber-Funktion ist eine Mischung aus den maximalen R-Quadratfunktionen und den minimalen mittleren absoluten Abweichungsfunktionen. Geben Sie mit der Huber-Funktion einen Schaltwert an. Die Verlustfunktion beginnt als quadrierter Fehler. Die Verlustfunktion bleibt der quadrierte Fehler, solange der Wert kleiner als der Umschaltwert ist. Wenn der quadrierte Fehler den Umschaltwert überschreitet, wird als Verlustfunktion die absolute Abweichung verwendet. Wenn die absolute Abweichung kleiner als der Umschaltwert wird, wird als Verlustfunktion wieder der quadratische Fehler verwendet..
- Minimale mittlere absolute Abweichung
- Diese Methode minimiert die Summe der absoluten Fehlerwerte.