Gráfica de dispersión de ajustes de respuesta vs. valores reales

Nota

Este comando está disponible con el Módulo de análisis predictivo. Haga clic aquí para obtener más información sobre cómo activar el módulo.

Utilice la gráfica de dispersión para evaluar la exactitud de las predicciones. Cuando el análisis utiliza una técnica de validación, también puedes comparar las exactitud del modelo para los datos de entrenamiento y los resultados de validación.

La gráfica de dispersión muestra los valores de respuesta reales en el eje X y los valores de respuesta ajustados en el eje Y. La línea calculada representa cuándo el valor real y el valor de respuesta son iguales. Valores atípicos o agrupaciones inusuales de puntos en los resultados de validación pueden indicar datos que merecen más investigación.

Interpretación

Lo ideal es que la línea pase a través del centro de los puntos y que los puntos estén cerca de la línea en relación con la escala de la variable de respuesta. Cuando el análisis utiliza un método de validación, los resultados incluyen gráficos separados para los datos de entrenamiento y para los resultados de validación. El rendimiento del árbol a partir de los resultados de validación suele ser una mejor representación de cómo funciona el árbol para nuevos datos. Deberías investigar grandes diferencias entre los resultados de validación y los datos de entrenamiento.

En este diagrama de dispersión, los puntos para los datos de entrenamiento y los conjuntos de resultados de validación cruzada muestran patrones similares. Esta similitud sugiere que el rendimiento del modelo en datos nuevos está cerca del rendimiento del modelo en los datos de entrenamiento.

El diagrama de dispersión de los importes ajustados frente a los montantes reales muestra la relación entre los valores ajustados y reales tanto para los datos de entrenamiento como para los resultados de la validación cruzada. Puede pasar el cursor sobre los puntos de la gráfica para ver más fácilmente los valores graficados. En este ejemplo, la mayoría de los puntos caen aproximadamente cerca de la línea de referencia de y=x.