注
このコマンドは、予測分析モジュールで使用できます。モジュールをアクティブにする方法については、ここをクリックしてください。
MAD対基底関数数プロットでは、Y軸に平均絶対偏差、x軸に基底関数の数が表示されます。平均絶対偏差(MAD)は、モデルが良い適合であるかどうかを示します。検定結果を使用して、モデルのパフォーマンスを評価して新しい観測値を予測します。トレーニング結果とテスト結果を比較して、トレーニングデータセットのモデルに過剰適合の問題があるかどうかを確認します。
この分析では、20 個の基底関数を評価します。基底関数の最適数は 18 です。基底関数の数が18の場合のテストデータの最適値は、約17,230です。
R二乗誤差が基底関数の数を決定する場合、結果には代わりにR2 対基底関数の数プロットが含まれます。
解釈
MAD値は、低いほどモデルが適切であることを表します。参照線は、テストデータの最適なMAD値とモデル内の基底関数の数を示します。テスト曲線が不十分なモデルを示している場合は、より多くの基底関数の検索など、別の設定で分析を再試行するかどうかを検討します。
