MAD 대 기저 함수 개수 그림은 y-축에 평균 절대 편차를 표시하고 x-축에 기저 함수의 개수를 표시합니다. 평균 절대 편차는 모형이 좋은 적합인지 여부를 나타냅니다. 검정 결과를 사용하여 새 관측치를 예측하기 위해 모형의 성능을 평가합니다. 학습 결과와 검정 결과를 비교하여 학습 데이터 세트의 모형에 과대 적합 문제가 있는지 확인합니다.
이 분석은 20개의 기저 함수를 평가합니다. 기저 함수의 최적 수는 18입니다. 기저 함수의 개수가 18개인 경우 검정 데이터에 대한 최적 값은 약 17,230입니다.
R-제곱 오차가 기저 함수의 개수를 결정하는 경우 결과에는 R2 대 기저 함수 수 플롯이 대신 포함됩니다.
해석
MAD 값이 작을수록 더 적합한 모형을 나타냅니다. 기준선은 검정 데이터에 대한 최적의 MAD 값과 모형의 기저 함수 수를 나타냅니다. 검정 곡선이 불충분한 모형을 나타내는 경우 추가 기저 함수 검색과 같은 대체 설정을 사용하여 분석을 재시도할지 여부를 고려하십시오.
