Error on Training/Test Data over Model Size
Model メニュー > Model Compression > Error over model size
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このトピックでは、このウィンドウについて「Leave-One-Out手法に基づく誤差」を対象に説明していますが、トレーニングデータ（> Error over Model Size (Training Data)）やテストデータ（> Error over Model Size (Test Data)）の誤差の場合も同様です。また、この機能によりモデル誤差を求めることができるのは、モデルタイプが Compressed Model（圧縮モデル）である出力に限られます。 |
この機能は、使用されるトレーニングデータのサイズがモデル品質にどの程度影響するかを評価するのに役立ちます。このメニューコマンドを選択すると、まず Output Selection ウィンドウが開きます。
まず Output Selection ウィンドウで、モデル誤差を求めたい出力を選択します。
出力を選択して OK をクリックします。Error on training data over Model Size ウィンドウが開きます。
Error on Training/Test Data over Model Size
ここでは、誤差の計算に使用するパラメータの値（調査開始時のデータ量 Start Model Size、調査終了時のデータ量 End Model Size、各データ間の距離 Step Width、サブセットの数 Number of Repetitions）を入力します。
Reset をクリックすると、各パラメータの値が、ASCMO-STATICが保持しているデフォルト値に戻ります。
設定終了後に OK をクリックします。Analyze Model training error for <output> on model size ウィンドウが開きます。
Analyze model training/test error for <Output> on model size
このウィンドウには、使用されたトレーニングデータサイズに対応するモデルの平均誤差（RMSE）が、出力ごとに表示されます。
これを用いて、「使用するトレーニングデータを増やすとモデルを改良できる」、または「あるサイズから始めたがあまり改良が見られなかったのでトレーニングデータを減らしてもよい」などといったことを見極めることができます。
トレーニングデータレコードの <Number of Repetitions> 個のサブセットが解析用に選択され、それぞれの場合の Leave-One-Out 誤差が算出されます。棒グラフはこの<Number of Repetitions>の結果の分散を示し、実線は結果の平均値を示しています。
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サブセットの数が多いほど、この計算時間は長くなります。 |
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