Especificar las ponderaciones de clase para Ajustar modelo y Descubrir predictores clave con Clasificación TreeNet^®

Módulo de análisis predictivo > Clasificación TreeNet® > Ajustar modelo > Ponderaciones de clase

Módulo de análisis predictivo > Clasificación TreeNet® > Descubrir predictores clave > Ponderaciones de clase

Nota

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

Las ponderaciones de clase permiten especificar las ponderaciones para cada clase de la variable de respuesta. Por ejemplo, una observación de una clase puede una ponderación mayor que una observación de una clase diferente. Las ponderaciones de clase son similares a las probabilidades anteriores y pueden ayudar a proporcionar un modelo más preciso.

Nota

Las ponderaciones de clase son diferentes de las ponderaciones de casos individuales. Puede utilizar ambos tipos de ponderaciones en el mismo análisis. Para obtener más información acerca de las ponderaciones de casos individuales, vaya a Seleccionar las opciones de análisis para Ajustar modelo y Descubrir predictores clave con Clasificación TreeNet®.

Sin ponderar: Minitab no pondera las clases.
Ponderado para garantizar tamaños de muestra iguales en todas las clases: Minitab equilibra automáticamente los tamaños de clase desiguales para que las ponderaciones de clase sean proporcionales a las frecuencias de muestreo de las clases.
Especifique las ponderaciones: Ingrese una ponderación para cada clase. Las ponderaciones de clase afectan la manera en que se genera el modelo y el rendimiento del modelo, pero no cambian los conteos de clases.
Las ponderaciones de clase deben ser > 0. El valor predeterminado es 1.

Especificar las ponderaciones de clase para Ajustar modelo y Descubrir predictores clave con Clasificación TreeNet®

Nota

Nota

Especificar las ponderaciones de clase para Ajustar modelo y Descubrir predictores clave con Clasificación TreeNet^®