Seleccionar los resultados que se mostrarán para Ajustar modelo y Descubrir predictores clave con Clasificación TreeNet^®

Seleccione las tablas que desea mostrar para el análisis.

Método

Presente la información sobre la validación del modelo, el criterio para seleccionar el número óptimo de árboles y otras información sobre el análisis.

Información de respuesta

Presente la información de la clase y el conteo para las respuestas.

Resumen del modelo

Presente la estadística que describe el rendimiento del modelo predictivo para la evaluación del modelo. Incluye el número de predictores, los predictores importantes, el número de árboles cultivados, las tasa de calificaciones erróneas e información de bondad de ajuste acerca del modelo.

Asignar clase de evento cuando

Para una respuesta binaria, especifique el umbral para asignar un caso a la clase de evento.

• La probabilidad de evento supera el valor especificado: Especifique la probabilidad mínima pronosticada para asignar un caso a la clase de evento. Por ejemplo, un valor de 0.5 significa que Minitab asigna un caso a la clase de evento cuando la probabilidad del evento es mayor que 0.5.
• La probabilidad de evento supera la tasa de eventos de muestra: Especifique esta opción para utilizar la tasa de evento de la muestra de los datos de entrenamiento como el valor umbral para asignar la clase pronosticada para un caso. Cuando la tasa de eventos de la muestra es mayor que 0.50, esta opción hace que sea menos probable clasificar los eventos como evento y que sea más probable clasificarlos como no evento. Normalmente, esta opción se considera cuando se desea equilibrar las tasas de clasificaciones erróneas de los eventos y no eventos en comparación con lo que serían con un valor umbral de 0.50.

Matriz de confusión

Presente una matriz para comparar las mediciones de rendimiento del modelo de clasificación.

Clasificación errónea

Presente los detalles de la clasificación errónea de clases.