The identification criterion consis

The identification criterion consists in evaluating the best suite group of candidate model that best describes the
dataset gathered for the experiment; i.e., given a certain model ( ) * M θ , its prediction error may be defined as in (8).
The aim is to obtain a model that meets the following premise [21]: a good model is one that makes good predictions and which produces small errors when the observed data is applied.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ประกอบด้วยเกณฑ์ที่ระบุในการประเมินกลุ่มชุดที่ดีที่สุดของผู้สมัครที่ดีที่สุดอธิบายการรวบรวมชุดข้อมูลสำหรับการทดลอง เช่น ให้(รุ่นบาง) * ค่าθ M ข้อผิดพลาดการทำนายอาจกำหนดไว้ใน (8)เพื่อขอรับรุ่นที่ตรงกับสถานที่ต่อไปนี้ [21]: แบบจำลองที่ดีเป็นหนึ่งที่ทำให้คาดการณ์ดี และซึ่งผลิตขนาดเล็กข้อผิดพลาดเมื่อมีใช้ข้อมูลที่สังเกต

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เกณฑ์ประจำตัวในการประเมินประกอบด้วยกลุ่มชุดที่ดีที่สุดของผู้สมัครรุ่นที่ดีที่สุดที่จะอธิบายถึง
ชุดข้อมูลที่รวมตัวกันเพื่อการทดสอบ; กล่าวคือได้รับรูปแบบบางอย่าง () * M θข้อผิดพลาดคำทำนายอาจจะกำหนดเป็นใน (8).
โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ได้รูปแบบที่ตรงกับหลักฐานดังต่อไปนี้ [21]: เป็นแบบอย่างที่ดีเป็นสิ่งหนึ่งที่ทำให้การคาดการณ์ที่ดีและ ซึ่งก่อให้เกิดข้อผิดพลาดเล็ก ๆ เมื่อข้อมูลที่สังเกตได้ถูกนำไปใช้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การกำหนดเกณฑ์ในการประเมิน ประกอบด้วยกลุ่มแต่งงานที่ดีที่สุดของผู้สมัครที่ดีที่สุดอธิบายรูปแบบข้อมูลที่รวบรวมเพื่อการทดลอง เช่น ระบุรุ่นบาง ( ) * M θของการทำนายผิดพลาดอาจจะหมายถึงใน ( 8 )จุดมุ่งหมายคือเพื่อให้ได้รูปแบบที่ตรงกับหลักฐาน [ 21 ] ต่อไปนี้ : แบบอย่างที่ดีเป็นหนึ่งที่ทำให้การคาดการณ์ที่ดีและที่ก่อให้เกิดข้อผิดพลาดเล็ก ๆ เมื่อข้อมูลถูกนำมาใช้