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Computational Intelligence, 2nd Edition by Andreas Kroll

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2.3.3Kriterien zur Ergebnisbewertung

Ein Modell ist daraufhin zu bewerten, ob es die für den Einsatzzweck wesentlichen Eigenschaften des Systems ausreichend approximiert. Ein weiteres Kriterium für Modelle ist deren Interpretierbarkeit, welche insbesondere von Modelltyp, -struktur und -größe abhängt. Zum Vergleich alternativer Modelle ist die Modellkomplexität ein wichtiges Kriterium. Während Approximationsgüte und Interpretierbarkeit ergebnisorientierte Kriterien darstellen, ist die Modellkomplexität ein kostenorientiertes Kriterium. Sie wird bestimmt durch den gewählten Modelltyp (z. B. linearer oder polynomialer Regressionsansatz) sowie die Parameteranzahl. Diese Kriterien (Abb. 2.23 links) lassen sich häufig nicht gleichzeitig optimal erfüllen: ...

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