Streudiagramm von Antwortanpassungen im Vergleich zu tatsächlichen Werten

Hinweis

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

Verwenden Sie das Streudiagramm, um die Genauigkeit der Prognosen auszuwerten. Wenn die Analyse eine Validierungstechnik verwendet, kann man auch die Genauigkeit Modells für die Trainingsdaten und die Validierungsergebnisse vergleichen.

Das Streudiagramm zeigt die tatsächlichen Antwortwerte auf der x-Achse und die angepassten Antwortwerte auf der y-Achse. Die berechnete Linie stellt dar, an welcher Position der tatsächliche Wert und der Wert der Antwortvariablen gleich sind. Ausreißer oder ungewöhnliche Cluster von Punkten in den Validierungsergebnissen können auf Daten hinweisen, die einer weiteren Untersuchung bedürfen.

Interpretation

Im Idealfall verläuft die Linie durch die Mitte der Punkte, und die Punkte befinden sich dicht an der Linie, relativ zur Skala der Antwortvariablen. Wenn die Analyse eine Validierungsmethode verwendet, enthalten die Ergebnisse separate Diagramme für die Trainingsdaten und für die Validierungsergebnisse. Die Leistung des Baums aus den Validierungsergebnissen ist typischerweise eine bessere Darstellung davon, wie sich der Baum für neue Daten entwickelt. Du solltest große Unterschiede zwischen den Validierungsergebnissen und den Trainingsdaten untersuchen.

In diesem Streudiagramm zeigen die Punkte für die Trainingsdaten und die Kreuzvalidierungsergebnisse ähnliche Muster. Diese Ähnlichkeit deutet darauf hin, dass die Leistung des Modells bei neuen Daten nahe an der Leistung des Modells für die Trainingsdaten liegt.

Das Streudiagramm der angepassten Darlehensbeträge gegenüber den tatsächlichen Darlehensbeträgen zeigt die Beziehung zwischen den angepassten und tatsächlichen Werten sowohl für die Trainingsdaten als auch für die Quervalidierungsergebnisse. Sie können mit dem Mauszeiger auf die Punkte im Diagramm zeigen, um die dargestellten Werte leichter sehen zu können. In diesem Beispiel liegen die meisten Punkte ungefähr in der Nähe der Referenzlinie von y=x.