Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightToplanamadığın sebebi ne olursa olsun hata tahmininde karekteristik kok metodu diğer metotlardan daha iyi sonuç vermiştir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Addiûf olmayan modellerde hata varyansının tahmin metodları tartışılmıştır. Hata tahmin metodları interaksiyonun yapısından ve toplanamazlığın sebeplerinden farklı şekilde etkilendiği için. farklı interaksiyon tiplerini içeren örneklerde Monte-Carlo simüiasyon çalışması yapılmıştır. Toplanamadığın sebebi ne olursa olsun hata tahmininde karekteristik kok metodu diğer metotlardan daha iyi sonuç vermiştir.
Abstract
Methods of estimating error variance in non-additive models were discussed. Since the structure of interaction and the causes of non-additivity have influences on error estimation of proposed methods Monte-Carlo study were carried out regarding d'ıfferent types of interaction pattern. Whatever the reasons of non-additivity were considered, the characteristic roots methods gave suitable estimation of error varianc