MAD vs. Anzahl der Basisfunktionen Diagramm

Hinweis

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Das Diagramm MAD vs. Anzahl der Basisfunktionen zeigt die mittlere absolute Abweichung auf der y-Achse und die Anzahl der Basisfunktionen auf der x-Achse an. Die mittlere absolute Abweichung gibt an, ob das Modell gut passt. Verwenden Sie die Testergebnisse, um die Fähigkeit des Modells zum Prognostizieren neuer Beobachtungen auszuwerten. Vergleichen Sie die Trainingsergebnisse und die Testergebnisse, um festzustellen, ob es Probleme mit dem Modell in Bezug auf eine übermäßige Anpassung an den Trainingsdatensatz gibt.

Diese Analyse bewertet 20 Basisfunktionen. Die optimale Anzahl der Basisfunktionen beträgt 18. Der optimale Wert für die Testdaten bei einer Anzahl der Basisfunktionen von 18 beträgt ca. 17.230.

Wenn der R-Quadrat-Fehler die Anzahl der Basisfunktionen bestimmt, enthalten die Ergebnisse stattdessen das Diagramm R² vs. Anzahl der Basisfunktionen.

Interpretation

Je niedriger die MAD-Werte sind, desto besser ist das Modell. Die Referenzlinie gibt den optimalen MAD-Wert für die Testdaten und die Anzahl der Basisfunktionen im Modell an. Wenn die Testkurve auf ein unzureichendes Modell hinweist, überlegen Sie, ob Sie die Analyse mit alternativen Einstellungen wiederholen sollten, z. B. einer Suche nach weiteren Basisfunktionen.