|
Dacă ne referim la faptul că un model este o expresie aritmetică sau unset de expresii aritmetice, calculul complexităţii modelului CM, se va realiza folosind relaţia:
CM = A*log2(A) + B*log2(B)
unde:
A - numprul de operatori diferiţi,
B - numărul de operanzi diferiţi.
Modelul de regresie liniară Y= a*X + b
are A = 3 şi B = 4, deci CM = 12,74
Nu înseamnă că un model cu cât are o complexitate mai mare este mai bun, adică mai reprezentativ, adică dă erori mai mici atunci când se compară estimările modelului cu nivelurile reale obţinute în realitate. este corect să se vorbească despre complexitatea modelului validat şi nu de complexitatea modelului construit dar netestat.
|