10.17.4　其他数据挖掘工作的总结

以上比较分析的结论如下：

1）3变量EDA和4变量EDA模型的总体质量都是不错的，两种模型都有平滑残差零散点图。值得注意的是，后者有一个非常小的弱点（FO得分组约占这个数据的1.1%）。

2）3变量EDA模型的预测误差要比4变量EDA模型的小，因为前一种模型的平滑残差有较小的极差和标准差。3变量EDA模型的整体预测水平与4变量EDA模型相当或者更好，因为它具有同等甚至更小的预测偏误（对于十分位组/得分组的平滑实际值和预测值之间具有相当或更大的相关系数）。

3）如果这个模型的应用可以兼容这个FO缺陷，则4变量EDA调整FO之后的模型有更小的误差，整体预测质量更高。

4）总之，我更看重包含MOS_OPEN、MOS_DUM、FD2_RCP的3变量EDA模型，因为异常得分组可以得到有效处理和可靠使用，我偏向于使用包含MOS_OPEN、MOS_DUM、CH_FTY_1和CH_FTY_2的4变量EDA模型。