MARS^® 회귀 분석에 대한 방법 표

모델을 만드는 데 사용하는 기준 MARS^® 회귀 분석 입니다. MARS^® 회귀 분석 는 최대 R-제곱(기본값) 또는 최소 평균 절대 편차를 사용하여 최상의 모형을 선택합니다. 평균 절대 편차 기준은 R-제곱 기준과 비교하여 최악의 적합치를 가진 점의 영향을 줄이려고 시도합니다.

MARS^® 회귀 분석 교차 검증 방법 또는 별도의 테스트 세트를 사용하여 모델의 유효성을 검사합니다. 교차 검증을 사용하면 각 폴드의 행을 지정하거나 임의 선택을 허용할 수 있습니다. 별도의 검정 세트를 사용하면 학습 및 검정 세트에 대한 행을 지정하거나 임의 선택을 허용할 수 있습니다.

분석은 최상의 모형을 선택하기 위해 기저 함수의 역방향 제거를 사용하기 전에 이 수의 기저 함수를 적합하게 합니다. 기본값은 30입니다. 값이 클수록 분석에서 최적의 모형을 보다 철저하게 검색했음을 나타냅니다.

노트는 기본 함수가 변경되는 데이터 점입니다. 기본적으로 분석에서는 표본 크기와 모형 복잡도를 사용하여 최소 개수를 자동으로 선택합니다. 그렇지 않으면 테이블에 분석에 대한 특정 번호가 표시됩니다. 값 1은 연속 데이터 요소가 기저 함수가 변경되는 점이 될 수 있음을 나타냅니다. 값 1은 모델 예측에서 가장 빠른 변경을 허용합니다. 모형의 적합치에 미치는 영향을 확인하기 위해 다른 값을 고려하십시오. 예를 들어 일부 데이터의 경우 값이 클수록 학습 데이터에 과적합될 가능성이 적은 더 부드러운 모델이 생성됩니다. 이러한 부드러운 모델은 때때로 데이터의 특정 범위에서 덜 정확합니다.

모형을 적합하고 평가하는 분석의 반응 관측치 수입니다.

누락된 반응 관측치 수입니다. 여기에는 가중치 열에 결측값 또는 0도 포함됩니다.