Prozent der Fehlerstatistiken aufgrund der größten Residuen für Anpassen des Modells und Ermitteln von wichtigen Prädiktoren mit TreeNet^® Regression

In jeder Zeile der Tabelle werden die Fehlerstatistiken für den angegebenen Prozentsatz von Residuen angezeigt. Der Prozentsatz des mittleren quadrierten Fehlers (MSE), der aus den größten Residuen stammt, ist in der Regel höher als die Prozentsätze für die beiden anderen Statistiken. In den Berechnungen des MSE werden die quadrierten Fehler verwendet. Daher haben die extremsten Beobachtungen in der Regel die größte Auswirkung auf die Statistik. Große Unterschiede zwischen den Prozentsätzen der Fehler für den MSE und die beiden anderen Maße können darauf hindeuten, dass das Modell empfindlicher auf das Teilen der Knoten anhand des geringsten quadrierten Fehlers oder der geringsten absoluten Abweichung reagiert.

Bei der Verwendung eines Validierungsverfahrens berechnet Minitab separate Statistiken für die Trainings- und die Testdaten. Sie können die Statistiken vergleichen, um die relative Leistung des Modells für die Trainingsdaten und neue Daten zu untersuchen. Die Teststatistiken sind im Allgemeinen ein besseres Maß für die Leistung des Modells in Bezug auf neue Daten.

Ein mögliches Muster ist, dass ein kleiner Prozentsatz der Residuen einen großen Anteil des Fehlers in den Daten bewirkt. In der folgenden Tabelle beträgt die Gesamtgröße des Datensatzes beispielsweise etwa 4400. Aus Sicht der bedeutet dies, dass 1% der Daten etwa 13% des Fehlers ausmachen. In einem solchen Fall können die 31 Fälle, die den größten Teil des Fehlers zum Modell beitragen, die natürlichste Möglichkeit darstellen, das Modell zu verbessern. Wird eine Möglichkeit ermittelt, die Anpassungen für diese Fälle zu verbessern, führt dies zu einer relativ starken Verbesserung der Gesamtleistung des Modells.

Diese Bedingung kann auch darauf hinweisen, dass Sie mehr Vertrauen in Knoten des Modells haben können, die keine Fälle mit den größten Fehlern haben. Da der Großteil des Fehlers aus einer kleinen Anzahl von Fällen stammt, zeichnen sich die Anpassungen für die anderen Fälle durch eine relativ höhere Genauigkeit aus.