Ich schlage vor, dass das Finden eines 'besten' Modells von einer Größe für alle Analysewege NICHT beantwortet wird. Das "beste" Modell ist das Modell, mit dem Sie das praktische Problem lösen können. Die Verwendung von Modelldiagnosestatistiken als einziges Kriterium (und welches ist zu wählen?) Ignoriert die Probleme der Domänenexpertise und der Anwendbarkeit des vorgeschlagenen Modells zur Lösung des Problems. Ist der Zweck der Übung beispielsweise erklärend oder vorhersagend? Haben Sie die Kreuzvalidierung als Teil Ihres Workflows betrachtet? Sie haben eine Baummethode verwendet. Was ist mit anderen Modellierungsmethoden, etwa Regression, die auf einfachen OLS basiert, zu alternativen Methoden wie PLS oder mit JMP Pro, generalisierten Regressionsmethoden oder neuronalen Netzwerken? Und es gibt viele andere Überlegungen.
Für ein tieferes Eintauchen in diese Ideen schlage ich vor, einen Blick auf die Sequenz "Building Better Models" von JMP-On-Demand-Webinaren zu werfen:
https://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/webcasts/by-series/building-better-models.html
