Soporte de Minitab® 

Especificar las probabilidades a priori y los costos de clasificación errónea para Clasificación CART®

Más información sobre Minitab
Módulo de análisis predictivo > Clasificación CART® > Prior/Cost

En este tema

Prior probabilities for response levels

Una probabilidad a priori es la probabilidad de que una observación se ubique en un grupo antes de recopilar los datos. Cuando no se especifican probabilidades a priori, Minitab asume que los grupos son igualmente probables.
  • Todos los niveles tienen la misma probabilidad: El valor predeterminado utiliza probabilidades a priori iguales para todos los niveles de respuesta. Por ejemplo, si la respuesta tiene 4 niveles, cada nivel se establece en 0.25.
  • Coinciden con las frec. totales de la muestra: Establezca probabilidades a priori de acuerdo con las proporciones de la muestra. Por ejemplo, si el número total de observaciones es 1000, y 250 son de nivel 1, 475 son de nivel 2, 100 son de nivel 3 y 175 de nivel 4, Minitab utiliza las proporciones de 0.25, 0.475, 0.10 y 0.175 para los niveles.
  • Especificar una probab. anterior para cada nivel: Establezca probabilidades a priori para cada nivel. Cada valor debe estar entre 0 y 1. Las probabilidades para todos los niveles deben sumar 1.

Costos de clasificación errónea

Especifique los costos de clasificación errónea. Por opción predeterminada, Minitab utiliza costos iguales a 1. Para indicar costos más altos, utilice valores más grandes. Los costos deben ser mayores que 0.

Por ejemplo, la tabla siguiente refleja que el costo de clasificar erróneamente a un cliente potencial es 10 veces mayor que clasificar erróneamente a un cliente no interesado. La relación de los costos es relevante, no los costos reales.

Nivel de predicción
Nivel real Sí (Evento) No
Sí (Evento)   10
No 1  

Copyright © 2025 Minitab, LLC. All rights Reserved.