如果模型残差无法预测（即为随机的），则改进模型的前景有限。因此，一种评估方法是测试残差是否可以通过实验条件进行预测，从而间接表明改进模型可能需要哪些条件。在不同的实验条件c_i下，残差r_i的不同形式的构造方法可以确定是否可以通过操作条件来调整模型内的参数值来改进模型。对于第i个数据集，r_i=model(data_i,p_i)，我们寻找矩阵关系p_i = A c_i + b_i，其中A的确定通常使b_i为零。通过向c_i向量添加变换（如多项式或样条基函数），可以轻松处理非线性关系。此外，c_i通常包含一个常数项，也可以是矩阵。为了使用有效的线性回归方法，模型在数值上被反转（参见参考资料），以便模型参数在零原点（或关于b_i）的线性位置，但线性化适用于最接近数据的最佳拟合。函数greyboxeval根据均方根误差计算改进的发现。