モデルのあてはめに関する以下のオプションを使用できます。連続尺度の説明変数をすべて、Johnson Su分布またはJohnson Sb分布で変換し、正規分布に近づけます。この変数変換によって、外れ値や歪んだ分布が与える悪影響を抑えることが期待できます。第 “モデルに関するオプション”の［変換した共変量の保存］オプションを参照してください。
ペナルティ（罰則）の種類を選択します。ニューラルネットワークには、データにオーバーフィット（過学習）する傾向があります。尤度にペナルティを課すことにより、その傾向を軽減できます。第 “ペナルティの手法”を参照してください。
ペナルティは、λp(βi) です。ここで、λはペナルティパラメータで、p( ) は、ペナルティ関数と呼ばれるパラメータ推定値の関数です。ペナルティパラメータの最適値は、検証セットで評価することにより推定されます。
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