Тема 5 . Структурні-параметричний синтез регресійних моделей
Частина 2. Методи моделювання з явним штрафом за складність моделей
Класичні крокові алгоритми багатовимірної регресії КАБР
Найбільш поширені КАБР - три наступних алгоритму:
1. Метод прямого відбору МПрВ (Forward Selection)
2. Метод зворотного виключення МЗВ (Backward Elimination)
3. Метод послідовного відбору МПоВ (Stepwise) або метод послідовного включення і виключення аргументів.
Дані крокові регресивні алгоритми ідеологічно схожі.
Зпочатку роботи алгоритму постулюється деякий початковий набір аргументів в початковій моделі – в алгоритмах Forward Selection (FS) і Stepwise цей початковий набір порожній: це найкраща константа. Початковий набір моделі при Backward Elimination (BE) - повний опис: модель складається з усіх пропонованих аргументів.
У методі прямого відбору FS на к-тому кроці
алгоритму на підставі деякого порогового
критерію
приймається рішення вводити, чи не вводити
в модель деякий аргумент .
У способі зворотного виключення
"Backward Elimination" на к-тому кроці
алгоритму на основі порогового критерію
приймається рішення
про виведення або не виводити з моделі
аргумент .
В методі послідовного відбору Stepwise –
рішення про введення в модель деякого
аргументу приймається за принципом
Forward Selection( ) .
Якщо було прийнято рішення про включення -
Аргументу, то як в Backward Elimination проглядаються всі інші аргументи,
моделі і на основі порогового критерію
визначається - чи не варто тепер
вивести з моделі будь-якої аргумент,
який було раніше включено до моделі.
Достарыңызбен бөлісу: |
