Discriminant Functions Quality Estimation on the Basis of Training and Testing Samples

Abstract

The way of comparison of discriminant functions with dividing samples observations on training and testing subsamples is proved. Conditions of existence of optimum set of features which depend on parameters of general sets and volumes samples are received. Laws of simplification of optimum discriminant function at decrease of volumes samples and at increase of dispersions of features are revealed.

Обґрунтовано спосіб порівняння дискримінантних функцій з розбиттям вибірок спостережень на навчальні й перевірні підвибірки. Отримано умови існування оптимальної множини ознак, які залежать від параметрів генеральних сукупностей і обсягів вибірок. Виявлено закономірності спрощення оптимальної дискримінантної функції при зменшенні обсягів вибірок і при збільшенні дисперсій ознак.

Обоснован способ сравнения дискриминантных функций с разбиением выборок наблюдений на обучающие и проверочные подвыборки. Получены условия существования оптимального множества признаков, которые зависят от параметров генеральных совокупностей и объемов выборок. Выявлены закономерности упрощения оптимальной дискриминантной функции при уменьшении объемов выборок и при увеличении дисперсий признаков.