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対基底関数数のプロットは、y軸に平均絶対偏差、x軸に基底関数数を表示します。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。検証手法を用いる分析では、プロットに検証結果の線が含まれます。検証結果を用いてモデルのパフォーマンスを評価し、新たな観測を予測します。トレーニング結果と検証結果を比較し、トレーニングデータセットのモデルに過学習の問題がないか確認してください。
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。基準線は検証結果の最適なMAD値とモデル内の基底関数数を示します。検証曲線が不十分を示している場合は、基底関数の探索など代替設定で解析を再試すかどうかを検討します。
