ベストモデルの検出(連続応答)のデフォルト設定を指定

基準を選択して、最適なモデルのタイプを決定します。いくつかの方法の結果を比較して、応用に最適な選択肢を決定できます。

最大R二乗

最大R² 法は、多くのアプリケーションでうまく機能します。この方法では、平方誤差の合計が最小化されます。

TreeNet®モデルに合わせてHuber損失関数を使用

基準が最大R² 値の場合、フーバー損失関数を使用してTreeNet^® モデルを適合することを選択できます。フーバー関数は、最大R2乗関数と最小平均絶対偏差関数のハイブリッドです。フーバー関数では、切り替え値を指定します。損失関数は、2乗誤差として開始されます。損失関数は、値が切り替え値より小さい限り、2乗誤差のままです。2乗誤差が切り替え値を超える場合、損失関数は絶対偏差になります。絶対偏差が切り替え値より小さくなると、損失関数は再び2乗誤差になります。

最小平均絶対偏差

このメソッドは、誤差の絶対値の合計を最小化します。