MAD vs. Anzahl der Basisfunktionen Plot

Hinweis

Dieser Befehl ist mit Predictive Analytics-Modul verfügbar. Klicken Sie hier, um weitere Informationen zum Aktivieren des Moduls zu erhalten.

Der MAD-Diagramm gegen die Anzahl der Basisfunktionen zeigt die mittlere absolute Abweichung auf der y-Achse und die Anzahl der Basisfunktionen auf der x-Achse. Die mittlere absolute Abweichung gibt an, ob das Modell gut passt. Wenn die Analyse eine Validierungsmethode verwendet, enthält das Diagramm eine Zeile für die Validierungsergebnisse. Nutzen Sie die Validierungsergebnisse, um die Leistung des Modells zu bewerten und neue Beobachtungen vorherzusagen. Vergleichen Sie die Trainingsergebnisse und die Validierungsergebnisse, um zu sehen, ob es Überanpassungsprobleme mit dem Modell für 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 Validierungsergebnisse sowie die Anzahl der Basisfunktionen im Modell an. Wenn die Validierungskurve auf ein unzureichendes Modell hinweist, sollten Sie überlegen, ob die Analyse mit alternativen Einstellungen erneut versucht werden sollte, wie etwa bei der Suche nach weiteren Basisfunktionen.