Wählen Sie die Diagramme aus, für Anpassen des Modells und Ermitteln von wichtigen Prädiktoren mit denen angezeigt werden soll TreeNet^® Regression

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

Diagramm von R-Quadrat vs. Anzahl der Bäume

Das Diagramm von R-Quadrat vs. Anzahl der Bäume zeigt die Beziehung zwischen dem R-Quadrat und der Anzahl der Bäume im Regressionsmodell mit Gradient Boosting an, wenn die Verlustfunktion Quadrierter Fehler oder Huber ist.

Diagramm der mittleren absoluten Abweichung vs. Anzahl der Bäume

Das Diagramm der mittleren absoluten Abweichung vs. Anzahl der Bäume zeigt die Beziehung zwischen der mittleren absoluten Abweichung und der Anzahl der Bäume, wenn die Verlustfunktion Geringste absolute Abweichung ist.

Diagramm der Variablenwichtigkeit

Das Diagramm der Variablenwichtigkeit zeigt die relative Wichtigkeit der Prädiktoren. Sie können auswählen, ob alle wichtigen Variablen oder ausgewählte wichtige Variablen angezeigt werden sollen. Variablen sind wichtig, wenn sie als primäre Teiler verwendet werden.

• Alle wichtigen Variablen anzeigen: In der Standardeinstellung werden in diesem Diagramm alle wichtigen Variablen angezeigt.
• Einen Prozentsatz der wichtigen Variablen anzeigen: Geben Sie den Prozentsatz der anzuzeigenden wichtigen Variablen an. Geben Sie einen Wert zwischen 0 und 100 ein.
• Alle Prädiktorvariablen anzeigen: Es werden alle Prädiktoren angezeigt, wobei es keine Rolle spielt, ob es sich um wichtige Variablen handelt.

Diagramm der angepassten vs. tatsächlichen Werte der Antwortvariablen

Das Diagramm der angepassten vs. tatsächlichen Werte der Antwortvariablen zeigt die angepassten y-Werte (der Antwortvariablen) im Vergleich zu den tatsächlichen y-Werten (der Antwortvariablen) sowohl für den Trainingsdatensatz als auch für den Testdatensatz an.

Boxplot der Residuen

Das Boxplot der Residuen zeigt die Residuenwerte bzw. die prozentualen Residuen sowohl für den Trainingsdatensatz als auch für den Testdatensatz an.

Diagramm der partiellen Abhängigkeit bei einem Prädiktor für die K wichtigsten Variablen, K =

Die Diagramme der partiellen Abhängigkeit bei einem Prädiktor zeigen standardmäßig die Anpassungen für die obersten 4 wichtigen Variablen. Sie können die Anzahl der darzustellenden wichtigen Variablen erhöhen oder verringern. Wenn Sie über die Ergebnisse verfügen, wählen Sie in den Ergebnissen aus Diagramme bei einem Prädiktor, um Diagramme für weitere Prädiktoren anzuzeigen.

Diagramm der partiellen Abhängigkeit bei zwei Prädiktoren für die K wichtigsten Variablen, K =

Die Diagramme der partiellen Abhängigkeit bei zwei Prädiktoren zeigen standardmäßig die Im Anpassungen für die obersten 2 wichtigen Variablen. Sie können die Anzahl der darzustellenden wichtigen Variablen erhöhen oder verringern. Wenn Sie über die Ergebnisse verfügen, wählen Sie in den Ergebnissen aus Diagramme bei zwei Prädiktoren, um Diagramme für weitere Prädiktorenpaare anzuzeigen.

Für Diagramme mit kategorialen Prädiktoren zeigt Minitab ein Streudiagramm der angepassten Werte an. Für stetige Prädiktoren können Sie Wirkungsfläche, Kontur oder beides angeben.