Seleccione un modelo alternativo de Descubrir predictores clave con Clasificación TreeNet®

Ejecutar Módulo de análisis predictivo > Clasificación TreeNet® > Descubrir predictores clave. Seleccione Seleccionar modelo alternativo en los resultados.
Nota

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

Revisión general

Cuando se utiliza Descubrir predictores clave para eliminar los predictores menos importantes, Minitab Statistical Software produce resultados para el modelo con el mejor valor del criterio de precisión para el análisis, como el promedio mínimo de probabilidad logarítmica. Minitab le permite explorar otros modelos de la secuencia que condujo a la identificación del modelo óptimo. Generalmente, se selecciona un modelo alternativo si otro modelo tiene un valor del criterio cercano al mejor, pero con menos predictores. Un modelo con menos predictores es más fácil de interpretar, puede tener una mejor precisión de predicción y le permite trabajar con un número menor de predictores.

Por ejemplo, la siguiente tabla de selección de modelos tiene 13 pasos. El modelo con la menor probabilidad logarítmica promedio es el modelo con todos los predictores. El modelo en el paso 11 tiene una probabilidad logarítmica promedio que está relativamente cerca del mejor valor. El modelo en el paso 11 tiene 3 predictores. Los resultados completos del modelo en el paso 11 también son de interés.

Selección del modelo eliminando predictores no importantes

Prueba
ModeloNúmero
óptimo de
árboles
Log-verosimilitud
promedio
Número de
predictores
Predictores eliminados
12680.27393629Ninguno
22680.27418627Estabilidad de espuma, Densidad a granel
32340.27384326Concentración gelificación mín.
42330.27435025Modo horno 2
52320.27494324método kiln
62730.27555323Modo horno 1
72440.27481122velocidad de mezcla
82680.27425821Modo horno 3
92720.27418520Superficie en reposo
102320.27407719temperatura de hornear 3
112870.27359818herramienta de mezcla
122270.27435817temperatura de hornear 1
132760.27537416Tiempo de descanso
142720.27608215Agua
152680.27559514Concentración cáustica
162680.27781013capacidad de hinchazón
172530.27643612Estabilidad de emulsión
182310.27615911actividad de emulsión
192680.27353710Capacidad de absorción de agua
202600.2734559Capacidad absorción de aceite
212990.2728488proteína de harina
222780.2726297Capacidad de espuma
23*2990.2671846tamaño de la harina
242970.2886215temperatura de hornear 2
252340.3303424Tiempo seco
262900.3059933temperatura de gelatinización
272450.5343452Tiempo para hornear
281460.5998371Temperatura del horno
El algoritmo eliminó un solo predictor y todos los predictores con 0 importancia en cada
     paso.
* El modelo seleccionado tiene la mínima-logververosimilitud promedio. A continuación se
     muestra la salida del modelo seleccionado.

Realizar el análisis

Haga clic en Seleccionar modelo alternativo en la salida. Se abre un cuadro de diálogo que muestra un gráfico del criterio contra el número de predictores eliminados y una tabla que resume los pasos.

Comparar los criterios

Para seleccionar un modelo alternativo, haga clic en un punto del gráfico o en una fila de la tabla. Púlselo Mostrar resultados para crear los resultados de ese modelo.

Una vez que muestre los resultados, puede hacer clic en un botón de la salida para ajustar los hiperparámetros del modelo o para hacer predicciones a partir del modelo. Para obtener más información, vaya a Seleccionar los valores de hiperparámetro para ajustar Ajustar modelo y Descubrir predictores clave con Clasificación TreeNet® o Predecir nuevos resultados para Ajustar modelo y Descubrir predictores clave con Clasificación TreeNet®.

Sugerencia

Para comparar la salida de dos análisis o informes diferentes, haga clic con el botón derecho en el segundo elemento en Navegador y elija Abrir en vista dividida.