Módulo de análisis
predictivo > Clasificación
CART® > Gráficas
Seleccione las gráficas que desea mostrar para el análisis.
Diagrama de
árbol
El diagrama de árbol muestra el árbol óptimo. Puede hacer clic con el botón derecho en el diagrama para cambiar entre la vista detallada y la vista dividida de nodos. La vista detallada del árbol incluye las categorías y los conteos, y la vista dividida de nodos muestra una vista de alto nivel del modelo con solo la variable utilizada en cada nodo.
Gráfica de costo de clasificación errónea vs.
número de nodos terminales
La gráfica de costo de clasificación errónea vs. número de nodos terminales muestra la relación entre los errores de clasificación y el tamaño del árbol. Puede seleccionar otros árboles para mostrarlos en el diagrama de árbol seleccionando un árbol con un número diferente de nodos.
Gráfica de importancia de las
variables
La gráfica de importancia de la variable muestra la importancia relativa de los predictores. Puede elegir si desea mostrar todas o algunas de las variables importantes. Las variables son importantes cuando se utilizan como divisores principales y sustitutos.
Todas
las variables importantes: De forma predeterminada, esta gráfica muestra todas las variables importantes.
Un
porcentaje de las variables importantes: Especifique el porcentaje de variables importantes que se mostrarán. Ingrese un valor entre 0 y 100.
Todas
las variables predictoras: Muestre todos los predictores sean o no variables importantes.
Curva
Característica Operativa del Receptor (ROC)
La curva de rendimiento diagnóstico (ROC) muestra la capacidad de un árbol de distinguir entre clases. La curva ROC representa la tasa de verdaderos positivos (TPR) con respecto a la tasa de falsos positivos (FPR).
Gráfica de
ganancia
La gráfica de ganancia acumulada ilustra la eficacia del modelo en una parte de la población. La gráfica de ganancia representa el % de clase versus el % de población.
Gráfica de
elevación
La gráfica de elevación ilustra la eficacia del modelo predictivo. La gráfica representa la elevación acumulada versus el % de población y muestra la diferencia entre los resultados obtenidos con y sin el modelo predictivo. Puede especificar Acumulado o No
acumulado para la gráfica de elevación.
