Modelloptimierung Bei der Regressionsanalyse hat die Modelloptimierung zum Ziel, ein Regresionsmodell zu verbessern - das heißt, möglichst viel Varianz der abhängigen Variable zu erklären. Dadurch wird die “Vorhersage” der abhängigen Variable genauer (die Streuung der Werte um die Regressionsgerade/-hyperebene ist kleiner).
Modelloptimierung bedeutet, ein Modell zu verbessern, durch:
Aufnehmen zusätzlicher, bedeutsamer Prädiktoren Ausschließen von Prädiktoren, die nicht zur Varianzaufklärung beitragen Ziel ist ein sparsames Modell, in dem
jeder enthaltene Prädiktor einen Beitrag zur Varianzaufklärung des Kriteriums leistet und kein wichtiger (= vorhersagestarker) Prädiktor vergessen wurde.