Исследователи предлагают KORE — метод, который решает задачу нахождения оптимального разрешения сплайна в аналитическом виде, вместо того чтобы полагаться на поиск гиперпараметров. Подход опирается на классическую теорию аппроксимации, привязывая квадрат смещения к n-ширине Колмогорова, и использует тождество PRESS для оценки ошибки методом «leave-one-out» (отсутствие одного наблюдения). Балансируя эти известные кривые, алгоритм аналитически определяет минимум без исчерпывающего перебора по сетке. KORE расширяет этот расчет на высокие размерности, заменяя размерность входного пространства порядком взаимодействия в разложении ANOVA. Алгоритм подгоняет два пилотных разрешения и решает систему, калиброванную по показателю влияния (leverage), для оценки плагируемого разрешения при минимальных вычислительных затратах. На аддитивных и разреженных парных целевых переменных вплоть до 80 измерений KORE достигает точности, сопоставимой с исчерпывающей перекрестной проверкой, обучая примерно в восемь раз меньше моделей. На 36 реальных табличных наборах данных он занял первое место среди 21 метода по точности на единицу вычислений.