是否有人有使用 SVEM 的良好示例，与其他方法（逐步回归）相比，它可以显著改善模型标准（例如 R 平方、AIC 等）？
同时保持模型结构与 RSM（主、二次、二次交互）相同。具体来说，由于模型简单，我并不打算添加更复杂的交互项。
@HyeWonJung ，SVEM 的优势在于它可以用更少的运行来评估更多的模型项，而不一定能提高模型性能。该技术最适合用于分析过饱和 DOE。Phil 和我在这里就过去的一项发现发表了演讲，该发现包含一些数据集。 重新思考实验的设计和分析？（2021-EU-30MP-776）- JMP 用户社区
