Especificar la configuración predeterminada para Descubrir el mejor modelo (Respuesta binaria)

Archivo > Opciones > Analítica predictiva > Descubrir el mejor modelo (Respuesta binaria)

Especificar los métodos predeterminados para Descubrir el mejor modelo (Respuesta binaria). Los cambios que haga en los valores predeterminados se mantendrán vigentes hasta que los cambie de nuevo, incluso después de salir de Minitab.

Criterio para seleccionar el mejor modelo

Elija el método para generar el modelo óptimo. Puede comparar los resultados de varios métodos para determinar la mejor opción para el uso específico.

Máxima log-verosimilitud: El método de máxima verosimilitud encuentra el máximo de funciones de verosimilitud para los datos.
Máxima área bajo la curva ROC: El método de área máxima bajo la curva ROC funciona adecuadamente en muchas aplicaciones. El área bajo la curva ROC mide qué tan efectivo es el modelo para clasificar las filas de la fila con mayor probabilidad de generar un evento a la que tiene menor probabilidad.
Tasa mínima de clasificación errónea: Seleccione esta opción para mostrar los resultados del modelo que minimiza la tasa de clasificaciones erróneas. La tasa de clasificaciones erróneas se basa en un conteo simple de la frecuencia con la que el modelo predice un caso de forma correcta o incorrecta.

Parámetro de complejidad de árbol individual para los modelos de clasificación TreeNet®

Elija una de las siguientes opciones para limitar el tamaño de los árboles.

Máximo de nodos terminales por árbol: Ingrese un valor entre 2 y 2000 para representar el número máximo de nodos terminales de un árbol. En general, 6 es un valor que proporciona buen equilibrio entre la velocidad de cálculo y la investigación de interacciones entre variables. Un valor de 2 elimina la investigación de las interacciones.
Profundidad máxima del árbol: Ingrese un valor entre 2 y 1000 para representar la profundidad máxima de un árbol. El nodo raíz corresponde a una profundidad de 1. En muchas aplicaciones, las profundidades de 4 a 6 proporcionan modelos razonablemente adecuados.