“模型启动”控制面板
在点击执行拟合模型后,您可以重新打开“模型启动”控制面板并更改设置以便拟合其他模型。
训练集是估计模型参数的那部分数据。
验证集是估计最优罚值并评估或验证模型预测能力的那部分数据。
测试集是对模型预测能力的最终独立评估。仅当使用验证列时才能使用测试集。
其中,x 是 X 变量的线性组合。
其中,x 是 X 变量的线性组合。
提升是通过拟合一系列小模型来构建较大的加法神经网络模型的过程。每个小模型在前一个模型经过尺度统一的残差的基础上进行拟合。然后所有模型组合在一起构成一个较大的最终模型。该过程可使用验证来评估要拟合多少个组件模型,但不超过指定的数目。
学习率必须为 0 < r 1。学习率接近 1 会导致最终模型收敛更快,但是也更容易过度拟合数据。当指定小的“模型数”时,可以使用接近 1 的学习率。
请参见模型选项中的“保存变换的协变量”选项。
罚值为 ,其中 λ 是惩罚参数,p( ) 是参数估计值的函数,称为惩罚函数。验证用于找到惩罚参数的最优值。