?
Вычислительные затраты пошаговых методов поиска при идентификации регрессионных моделей
Рассматривается задача подбора оптимального набора (подмножества) регрессоров из фиксированного множества потенциальных регрессоров (кандидатов). Методы Forward Selection и Backward Elimination селектирования (выбора) регрессоров предполагают пошаговое добавление/удаление кандидата в текущий набор. При этом критерий выбора модели можно рассчитывать "с нуля", а можно пересчитывать рекуррентно. Приведены алгоритмы рекуррентного пересчета сумм квадратов невязок для критериев выбора регрессионных моделей при пошаговом поиске оптимального множества регрессоров в рекуррентном методе наименьших квадратов.
Предложена оценка вычислительных затрат при использовании рекуррентного расчета критерия выбора модели для всех возможных шагов селектирования.