Auswählen der anzuzeigenden Ergebnisse für Anpassen des Modells und Ermitteln von wichtigen Prädiktoren mit TreeNet®-Klassifikation

Predictive Analytics-Modul > TreeNet® Klassifikation > Modell anpassen > Ergebnisse

Predictive Analytics-Modul > TreeNet® Klassifikation > Wichtige Prädiktoren ermitteln > Ergebnisse

Hinweis

Dieser Befehl ist mit dem Predictive Analytics-Modul verfügbar. Klicken Sie hier, um weitere Informationen zum Aktivieren des Moduls zu erhalten.

Wählen Sie die Tabellen aus, die für die Analyse angezeigt werden sollen.

Methode
Es werden Informationen zur Modellvalidierung, das Kriterium für die Auswahl der optimalen Anzahl von Bäumen sowie weitere Informationen zur Analyse angezeigt.
Informationen zur Antwortvariablen
Es werden Informationen zu Klasse und Anzahl der Werte der Antwortvariablen angezeigt.
Zusammenfassung des Modells
Es werden Statistiken angezeigt, die die Leistung des prädiktiven Modells beschreiben, damit das Modell ausgewertet werden kann. Hierzu zählen die Anzahl der Prädiktoren, die wichtigen Prädiktoren, die Anzahl der aufgebauten Bäume, die Fehlklassifizierungsraten und Informationen zur Güte der Anpassung für das Modell.
Ereignisklasse zuweisen, wenn
Geben Sie für eine binäre Antwort den Schwellenwert an, beim dem ein Fall das Ereignisklasse zugewiesen werden soll.
  • Ereigniswahrscheinlichkeit überschreitet angegebenen Wert: Geben Sie die minimale prognostizierte Wahrscheinlichkeit an, bei der ein Fall der Ereignisklasse zugewiesen wird. Ein Wert von 0,5 bedeutet beispielsweise, dass Minitab einen Fall der Ereignisklasse zuweist, wenn die Wahrscheinlichkeit des Ereignisses höher als 0,5 ist.
  • Ereigniswahrscheinlichkeit überschreitet Ereignisrate in Stichprobe: Geben Sie an, dass die Ereignisrate der Stichprobe aus den Trainingsdaten als Schwellenwert für die Zuweisung der prognostizierten Klasse für einen Fall verwendet werden soll. Wenn die Ereignisrate in der Stichprobe größer als 0,50 ist, werden Ereignisse mit dieser Option weniger wahrscheinlich als Ereignis und wahrscheinlicher als Nicht-Ereignis klassifiziert. In der Regel greifen Sie auf diese Option zurück, wenn Sie die Fehlklassifizierungsraten der Ereignisse und Nicht-Ereignisse im Vergleich zu denen ausgleichen möchten, die sie bei einem Schwellenwert von 0,50 wären.
Konfusionsmatrix
Es wird eine Matrix angezeigt, um die Leistungsmaße des Klassifikationsmodells zu vergleichen.
Fehlklassifikation
Hiermit werden die Details der Klassenfehlklassifikation angezeigt.
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