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建立最优模型的顺序

近红外光谱（NIR）

  • 我现在对于建立最优模型很迷茫，不知道各位大神能不能明白我的描述

    首先问一个问题 我看书上说用内部交叉检验来确定主因子数，那么是不是选择RMSECV最小值的时候的阶数，而不考虑外部检验时的RMSEP了？

    其次就是假如用一阶导数的预处理RMSECV最小，二阶导数的预处理RMSEP最小，那我最终选择那种预处理方式呢？

    最后就是预处理方法的确定和主因子数确定的先后顺序

    如果先确定预处理方法，是假设主因子数为1，然后选择RMSEP或RMSECV最小的时候的预处理方法，再在进行预处理后选择不同的主因子数比较其RMSECV

    先确定主因子数，是假设在没有预处理的时候，先选择RMSECV最小的主因子数，再在主因子数确定的情况下对图像进行不同的预处理再做比较？

    如果我这两种思路都不对，正确的顺序如何呢？

    问题比较多，都是文献上没有说明的部分，希望各位大神不吝赐教，万分感谢！
  • 分
  • 该帖子已被版主-武灵加3积分，加2经验;加分理由:很多问题
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  • athosmi

    第1楼2016/08/04

    之所以现在国内很少有人用RMSEP去评价模型，是因为国内的大多数实验预测集数量太少，不具有代表性，所以只能退而求其次使用RMSECV去评价模型。
    实际上最具有说服力的应该是建立在大量预测样本基础上的RMSEP
    至于你的模型选哪个好，要看你预测集样本的多少了，如果样本量非常大，和建模集接或者能超过建模集样品数，就用RMSEP的结果，否则用RMSECV，把预测集样品全加到建模集里，直接用RMSECV评价吧。
    建模顺序因人而异，看你的习惯了。我一般是先剔除异常样品，然后再选预处理方法……

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