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Este comando está disponible con el módulo Módulo de análisis predictivo. Haga clic aquí para obtener más información sobre cómo activar el módulo.
Después de crear un modelo con Descubrir el mejor modelo (Respuesta binaria), puede hacer clic en Seleccione un modelo alternativo para explorar otros modelos. Si selecciona un modelo de Random Forests ®, una opción es especificar hiperparámetros que se ajusten a múltiples modelos nuevos. Si especifica hiperparámetros, los resultados incluyen la tabla Optimización de hiperparámetros. La tabla compara las combinaciones de hiperparámetros. Los resultados que siguen a la tabla Optimización de hiperparámetros son para el modelo con el mejor valor del criterio de optimalidad, como la log-verosimilitud promedio.
La log-verosimilitud promedio es una medida de precisión del modelo. Los valores más pequeños indican un mejor ajuste.
La curva ROC representa la tasa de verdaderos positivos (TPR), también conocida como potencia, en el eje Y. La curva ROC representa la tasa de falsos positivos (FPR), también conocida como error de tipo 1, en el eje X. El área bajo una curva ROC indica si el modelo es un buen clasificador.
Los valores del área bajo la curva ROC normalmente varían de 0.5 a 1. Valores más grandes indican un mejor modelo de clasificación. Cuando el modelo puede separar perfectamente las clases, el área bajo la curva es 1. Cuando el modelo no puede separar las clases mejor que una asignación aleatoria, el área bajo la curva es 0.5.
La tása de clasificación errónea indica la frecuencia con la que el modelo clasifica con precisión los valores de respuesta. Valores más pequeños indican mejor rendimiento.
Esta fila indica la elección del número de predictores a considerar.
El tamaño mínimo del nodo interno indica el número mínimo de casos que un nodo puede tener y aún dividirse en más nodos.
El número de muestras con reemplazamiento (bootstrap) indica el número de árboles en el análisis.
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