Diagramme MAD vs nombre de fonctions de base

Remarque

Cette commande est disponible avec la commande Module d'analyse prédictive. Cliquez ici pour plus d’informations sur la façon d’activer le module.

Le diagramme MAD en fonction du nombre de fonctions de base affiche l’écart absolu moyen sur l’axe des y et le nombre de fonctions de base sur l’axe des x. L'écart absolu moyen indique si le modèle est adéquat. Lorsque l’analyse utilise une méthode de validation, le graphique inclut une ligne pour les résultats de validation. Utilisez les résultats de validation pour évaluer la performance du modèle afin de prédire de nouvelles observations. Comparez les résultats d'apprentissage et de validation pour voir s'il existe des problèmes de surajustement avec le modèle de l'ensemble de données d'apprentissage.

Cette analyse évalue 20 fonctions de base. Le nombre optimal de fonctions de base est de 18. La valeur optimale pour les données de test lorsque le nombre de fonctions de base est de 18 est d’environ 17 230.

Lorsque l’erreur R-carré détermine le nombre de fonctions de base, les résultats incluent le graphique R² par rapport au nombre de fonctions de base.

Interprétation

Des valeurs de MAD faibles indiquent que le modèle est bien ajusté. La ligne de référence indique la valeur optimale de MAD pour les résultats de validation et le nombre de fonctions de base dans le modèle. Si la courbe de validation indique un modèle insuffisant, envisagez de retenter l’analyse avec d’autres paramètres, tels qu’une recherche de fonctions de base supplémentaires.