A system and method are disclosed for generating a robust model of a system that selects a modeling function. The modeling function has a set of weights and the modeling function has a complexity that is determined by a complexity parameter. For each of a plurality of values of the complexity parameter an associated set of weights of the modeling function is determined such that a training error is minimized for a training data set. An error for a cross validation data set is determined for each set of weights associated with one of the plurality of values of the complexity parameter and the set of weights associated with the value of the complexity parameter is selected that best satisfies a cross validation criteria. Thus, the selected set of weights used with the modeling function provides the robust model.

Un sistema e un metodo sono rilevati per la generazione del modello robusto di un sistema che seleziona una funzione modellante. La funzione modellante ha un insieme dei pesi e la funzione modellante ha una complessità che è determinata da un parametro di complessità. Per ciascuna di una pluralità di valori del parametro di complessità un insieme collegato dei pesi della funzione modellante è determinato tali che un errore di addestramento sia minimizzato per un insieme di dati di addestramento. Un errore per un insieme di dati trasversale di convalida è determinato per ogni insieme dei pesi connessi con uno della pluralità di valori del parametro di complessità e l'insieme dei pesi connessi con il valore del parametro di complessità è selezionato che soddisfa il più bene i test di verifica di convalida della traversa. Quindi, l'insieme selezionato dei pesi usati con la funzione modellante fornisce il modello robusto.