dividing of data sample

Dividing of data sample is one of GMDH principles and is a well known data mining approach. Different parts of initial data sample have the following application:

• Learning sample (sample A) - for estimation of coefficients of partial model.
• Testing sample (sample B) - for calculating of external criterion value for partial model
• Examination sample (sample C) - an optional part of sample that can be used sometimes for investigation of obtained GMDH models.

---

розділення вибірки даних

Розділення вибірки даних - один з принципів МГУА та добре відомий у data mining підхід. Різні частини початкової вибірки даних мають наступне застосування:

• навчальна вибірка (вибірка А) - для оцінки коефіцієнтів часткових моделей.
• перевірочна вибірка (вибірка В) - для обчислення значення зовнішнього критерію для часткових моделей.
• екзаменаційна вибірка (вибірка С) - необов'язкова частина вибірки, яка іноді може використовуватись для дослідження отриманих за МГУА моделей.

---

разделение выборки данных

Разделение выборки данных - один из принципов МГУА и хорошо известный в data mining подход. Разные части начальной выборки данных имеют следующее значение:

• обучающая выборка (выборка А) - для оценки коэффициентов частных моделей.
• проверочная выборка (выборка В) - для вычисления значения внешнего критерия для частных моделей.
• экзаменационная выборка (выборка С) - необязательная часть выборки, которая иногда может использоваться для исследования полученных по МГУА моделей.

---