发布日期: 04/13/2021
拟合选项
提供以下模型拟合选项：
变换协变量
使用 Johnson Su 或 Johnson Sb 分布将所有连续变量变换为接近正态性。变换连续变量有助于减轻离群值或高偏斜分布的不利影响。请参见模型选项中的“保存变换的协变量”选项。
稳健拟合
使用最小绝对偏差而不是最小二乘来训练模型。若您想要将离群值的影响降到最小，该选项会很有用。该选项仅适用于连续响应。
惩罚方法
选择惩罚方法。为了降低神经网络过拟合数据的趋势，拟合过程引入了似然惩罚。请参见惩罚方法。
历程数
指定重新开始拟合过程的次数，每次迭代都使用不同的随机起始点进行参数估计。具有最佳验证统计量的迭代将被选为最终模型。
惩罚方法
罚值为 λp(βi)，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。
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方法 |
惩罚函数 |
说明 |
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平方 |
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若您认为大多数 X 变量都对模型的预测能力有贡献，则使用该方法。 |
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绝对值 |
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若 X 变量数量很多并且一小部分的贡献超过其他部分，则使用这两种方法之一。 |
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加权衰减 |
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无惩罚 |
无 |
不使用惩罚。若您有大量数据同时希望拟合过程快速完成，则可以使用该选项。不过，该选项会导致模型的预测能力不如使用惩罚的模型。 |
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