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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.
Modelo | Número óptimo de árboles | Log-verosimilitud promedio | Número de predictores | Predictores eliminados |
---|---|---|---|---|
1 | 268 | 0.273936 | 29 | Ninguno |
2 | 268 | 0.274186 | 27 | Estabilidad de espuma, Densidad a granel |
3 | 234 | 0.273843 | 26 | Concentración gelificación mín. |
4 | 233 | 0.274350 | 25 | Modo horno 2 |
5 | 232 | 0.274943 | 24 | método kiln |
6 | 273 | 0.275553 | 23 | Modo horno 1 |
7 | 244 | 0.274811 | 22 | velocidad de mezcla |
8 | 268 | 0.274258 | 21 | Modo horno 3 |
9 | 272 | 0.274185 | 20 | Superficie en reposo |
10 | 232 | 0.274077 | 19 | temperatura de hornear 3 |
11 | 287 | 0.273598 | 18 | herramienta de mezcla |
12 | 227 | 0.274358 | 17 | temperatura de hornear 1 |
13 | 276 | 0.275374 | 16 | Tiempo de descanso |
14 | 272 | 0.276082 | 15 | Agua |
15 | 268 | 0.275595 | 14 | Concentración cáustica |
16 | 268 | 0.277810 | 13 | capacidad de hinchazón |
17 | 253 | 0.276436 | 12 | Estabilidad de emulsión |
18 | 231 | 0.276159 | 11 | actividad de emulsión |
19 | 268 | 0.273537 | 10 | Capacidad de absorción de agua |
20 | 260 | 0.273455 | 9 | Capacidad absorción de aceite |
21 | 299 | 0.272848 | 8 | proteína de harina |
22 | 278 | 0.272629 | 7 | Capacidad de espuma |
23* | 299 | 0.267184 | 6 | tamaño de la harina |
24 | 297 | 0.288621 | 5 | temperatura de hornear 2 |
25 | 234 | 0.330342 | 4 | Tiempo seco |
26 | 290 | 0.305993 | 3 | temperatura de gelatinización |
27 | 245 | 0.534345 | 2 | Tiempo para hornear |
28 | 146 | 0.599837 | 1 | Temperatura del horno |
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.
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®.
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.