Partielle Abhängigkeitsplots für Anpassen des Modells und Ermitteln von wichtigen Prädiktoren mit TreeNet® Regression

Hinweis

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

Verwenden Sie die Diagramme der partiellen Abhängigkeit, um zu erfahren, wie sich die wichtigen Variablen oder Variablenpaare auf den prognostizierten Wert der Antwortvariablen auswirken.

Um weitere partielle Abhängigkeitsdiagramme hinzuzufügen, wählen Sie Diagramme bei einem Prädiktor oder Diagramme bei zwei Prädiktoren in den Ergebnissen aus.

Diagramm der partiellen Abhängigkeit bei einem Prädiktor

Das Diagramm der partiellen Abhängigkeit bei einem Prädiktor gibt an, wie sich die Antwort variablen Änderungen bei den Prädiktorebenen voraussichtlich ändert.

Dieses Diagramm veranschaulicht, dass der angepasste Kreditbetrag mit der Höhe des jährlichen Einkommens ansteigt. Wenn sich das Jahreseinkommen 500000 US-Dollar nähert, pendelt sich der angepasste Darlehensbetrag bei etwa 217000 US-Dollar ein.

Dieses Diagramm veranschaulicht, dass der angepasste Kreditbetrag zwischen den Orten der Bundesbezirke variiert. Boston hat den niedrigsten angepassten Kreditbetrag, während San Francisco den höchsten angepassten Kreditbetrag aufweist.

Diagramm der partiellen Abhängigkeit bei zwei Prädiktoren

Das Diagramm der partiellen Abhängigkeit bei zwei Prädiktoren zeigt die Wechselwirkungseffekte der abgebildeten Prädiktoren auf den Randdurchschnitt der Anpassungen. Das Diagramm der partiellen Abhängigkeit bei zwei Prädiktoren zeigt, welche Änderung der Werte der Antwortvariablen bei Änderungen der Prädiktorstufen von zwei wichtigen Variablen erwartet wird. Für kategoriale Prädiktoren zeigt Minitab ein Matrixplot der verschiedenen Beziehungen auf den verschiedenen Stufen der Prädiktoren an. Für stetige Prädiktoren zeigt Minitab ein Wirkungsflächendiagramm oder ein Konturdiagramm dieser Beziehung an.

Dieses Streudiagramm veranschaulicht den Randdurchschnitt des Kreditbetrags für jedes statische Kerngebiet auf der Grundlage des jährlichen Einkommens. Da es so viele Datenpunkte gibt, können Sie mit der Maus auf die einzelnen Datenpunkte zeigen, um die jeweiligen Datenwerte anzuzeigen.

Die höchsten Kreditbeträge sind bei höheren jährlichen Einkommen zu verzeichnen, und das Front-End-Verhältnis liegt zwischen 0,15 und 0,30.

Die dunkelsten Stufen sind die höchsten Kreditbeträge. Die Mehrzahl der höchsten Kreditbeträge treten auf bei einem Front-End-Verhältnis größer als 0,15 und einem jährlichen Einkommen größer als 100.000 $.