Analyze model Leave-One-Out error for <output>
Model メニュー > Error (Leave-One-Out)> Error over Training Data Size
最初に、誤差の計算に使用する値（調査開始時のデータ量 Start Training Size と調査終了時のデータ量 End Training Size、次のデータサイズまでの間隔 Step Width、
サブセットの数 Number of Repetitions）を指定します。
値を入力して OK をクリックすると、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。
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。
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。
出力ごとに Analyze model Leave-One-Out error for <output> ウィンドウが開きます。使用されたトレーニングデータの数に応じたモデルの平均誤差（RMSE）が表示されます。
Analyze model Leave-One-Out error for <output> ウィンドウには以下のエレメントが含まれます。
