Зависимость адекватности модели от ее ортонормированности
Модель изучалась методом численного эксперимента. При этом были получены следующие результаты.
На 1-м этапе ортонормирования
адекватность модели (ее внутренняя дифференциальная и интегральная валидность) возрастает. Это можно объяснить тем, что, во-первых, уменьшается количество ошибок идентификации с близкими, т.е. коррелирующими классами, и, во-вторых, удаление из модели малоинформативных признаков по сути улучшает отношение "сигнал/шум" модели, т.е. качество идентификации.
На 2-м этапе ортонормирования
адекватность модели стабилизируется и незначительно колеблется около максимума. Это объясняется тем, что атрибуты, удаляемые на этом этапе, не являются критическим для адекватности модели.
На 3-м этапе ортонормирования
адекватность модели начинает уменьшаться, т.к. дальнейшее удаление атрибутов не позволяет адекватно описать предметную область.
При приближении процесса ортонормирования к 3-му этапу или его наступлении этот процесс должен быть остановлен.
