MARS^® 回帰の方法表

モデルの作成に使用する条件 MARS^® 回帰 。MARS^® 回帰 最大R2乗(デフォルト)または最小平均絶対偏差のいずれかを使用して、最適なモデルを選択します。平均絶対偏差基準は、R2乗基準と比較して、最も適合度が悪いポイントの影響を減少させようとします。

MARS^® 回帰 クロス検証方法または別のテスト セットを使用してモデルを検証します。交差検証の場合、各分割の行を指定することや、ランダムに選択させることができます。別のテストセットを使用する場合、トレーニングセットとテストセットの両方の行を指定することや、ランダムに選択させることができます。

分析では、基底関数の後方削除を使用して最適なモデルを選択する前に、この数の基底関数に適合します。デフォルト値は30です。値が大きいほど、分析で最適モデルがより徹底的に検索されたことを示します。

結び目は、基底関数が変化するデータポイントです。デフォルトでは、分析ではサンプルサイズとモデルの複雑さを使用して、最小数が自動的に選択されます。それ以外の場合、テーブルには分析の特定の番号が表示されます。値 1 は、連続するデータ ポイントが基底関数が変化するポイントとして適格であることを示します。値 1 を指定すると、モデル予測を最も迅速に変更できます。モデルの適合度に対する効果を確認するために、さまざまな値を検討します。たとえば、一部のデータでは、値が大きいほど、トレーニング データが過剰適合する可能性が低い、より滑らかなモデルが作成されます。このような滑らかなモデルは、データの特定の範囲では精度が低下する場合があります。

モデルに適合して評価される解析内の応答観測値の数。

欠損している応答の観測値の数。これには、重み列の欠損値、またはゼロも含まれます。