Les statistiques de sélection de modèles telles que CP ne sont généralement pas utilisées aveuglément, mais plutôt des informations sur le domaine d`application, l`utilisation prévue du modèle, et tout biais connu dans les données sont pris en compte dans le processus de sélection du modèle. Plusieurs phases de recherche peuvent être données au modèle CP à l`aide de la méthode docplex. CP. Model. CpoModel. Set _ search_phases () ou docplex. CP. Model. CpoModel. Add _ search_phase (). Les métriques les plus importantes sont le carré R ajusté, le RMSE, l`AIC et le BIC. Ces métriques sont également utilisées comme base de la comparaison des modèles et de la sélection optimale du modèle.

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. Plus l`évaluation est grande, plus la réduction de l`espace atteint cette instanciation. En général, c`est une bonne stratégie de préférer une valeur ayant le plus petit impact. Les fonctions suivantes permettent de construire des expressions et des contraintes à usage général. L`opérateur Python`! = `est surchargé pour implémenter un appel à cette méthode de modélisation. L`écriture de diff (E1, E2) équivaut à écrire (E1! = E2). Cette fonction retourne une contrainte qui garantit que la fonction n`est pas définie partout sur un intervalle (intervalle variable d`intervalle lorsqu`il est présent ou intervalle fixe [début, fin)]. Cette contrainte garantira, en particulier, qu`aucune variable d`intervalle nécessitant la fonction à définir (voir always_equal, always_constant) ne peut se chevaucher avec l`intervalle variable d`intervalle ou l`intervalle fixe [début, fin)]. La stratégie de recherche incorporée, déterminée par la valeur du paramètre de solveur SearchType, utilisera les phases de recherche pour instancier les variables pour lesquelles une phase de recherche est spécifiée. Pas #3. Évaluez et affinez davantage la poignée de modèles identifiés dans la dernière étape. Cela peut impliquer l`exécution d`analyses résiduelles, la transformation des prédicteurs et/ou la réponse, l`ajout de termes d`interaction, etc.

Faites cela jusqu`à ce que vous soyez convaincu que vous avez trouvé un modèle qui répond aux conditions du modèle, fait un bon travail de résumer la tendance dans les données, et le plus important vous permet de répondre à votre question de recherche.