With most forward stepwise regressi

With most forward stepwise regression procedures it makes sense to follow them by a backwards stepwise procedure to remove basis functions that no longer contribute sufficiently to the accuracy of the fit. This is especially true in the case of recursive partitioning. In fact the strategy here is to deliberately overfit the data with an excessively large model, and then to trim it back to proper size with a backwards stepwise strategy (see Breiman, et al., 1984).

Kết quả (Việt) 1:

Với đặt phía trước stepwise hồi quy thủ tục, nó làm cho tinh thần để làm theo họ bởi một quy trình ngược stepwise để loại bỏ hàm cơ sở không còn đóng góp đầy đủ chính xác phù hợp với. Điều này đặc biệt đúng trong trường hợp của đệ quy phân vùng. Trong thực tế các chiến lược ở đây là cố ý overfit dữ liệu với một mô hình quá lớn, và sau đó cắt nó trở lại vào các kích thước phù hợp với một chiến lược ngược stepwise (xem Breiman, et al., 1984).

Kết quả (Việt) 2:

Với hầu hết các thủ tục hồi quy từng bước về phía trước nó làm cho tinh thần để làm theo họ bởi một thủ tục theo từng bước về phía sau để loại bỏ các chức năng cơ sở đó không còn đóng góp đầy đủ để tính chính xác của các phù hợp. Điều này đặc biệt đúng trong trường hợp của phân vùng đệ quy. Trong thực tế, chiến lược ở đây là cố ý overfit dữ liệu với một mô hình quá lớn, và sau đó cắt nó trở lại kích thước phù hợp với một chiến lược từng bước về phía sau (xem Breiman, et al., 1984).