Predictores importantes

El número de predictores con importancia relativa positiva.

Cualquier árbol de regresión es una colección de divisiones. Cada división proporciona una mejora al árbol. Cada división también incluye divisiones sustitutas que también proporcionan mejoras al árbol. La importancia de una variable viene dada por todas sus mejoras cuando el árbol utiliza la variable para dividir un nodo o como sustituta para dividir un nodo cuando otra variable tiene un valor faltante. La siguiente fórmula proporciona la mejora en un solo nodo:

Los valores de I(t), pIzquierda y pDerecha dependen del criterio empleado para dividir los nodos. Para obtener más información, vaya a Métodos de división de nodos en Regresión CART®.

La fórmula de la importancia relativa para el qésimo predictor escala la importancia según la variable más importante:

R-cuadrado

R2 también se conoce como el coeficiente de determinación.

Raíz del error cuadrático medio (RMSE)

Cuadrado medio del error (MSE)

Desviación absoluta media (MAD)

Media del error porcentual absoluto (MAPE)

Notación

TérminoDescription
yii iésimo valor de respuesta observada
respuesta media
i iésima respuesta ajustada
Nnúmero de registros
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