R-cuadrado vs número de árboles trazado para Ajustar modelo y Descubrir predictores clave con Regresión TreeNet^®

Nota

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

La gráfica R-cuadrado vs. número de árboles muestra los valores de R² en el eje Y y el número de árboles en el eje X. El valor de R² indica si el modelo es un buen ajuste. Utilice los resultados de prueba para evaluar el rendimiento del modelo para predecir nuevas observaciones. Compare los resultados de entrenamiento y los resultados de prueba para determinar si hay problemas de sobreajuste con el modelo con respecto al conjunto de datos de entrenamiento.

Este análisis cultiva 500 árboles. El número máximo de árboles es 500. El valor de R² para los datos de prueba cuando el número de árboles es 500 es aproximadamente 86.79%.

Cuando la función de pérdida de desviación absoluta determina el número de árboles para el modelo óptimo, Minitab muestra la gráfica MAD vs. número de árboles.

Interpretación

Valores más altos de R² indican un mejor modelo. La línea de referencia indica el valor óptimo de R² para los datos de prueba y el número de árboles en el modelo. Si la curva de prueba indica un modelo insuficiente, considere reintentar el análisis con configuraciones alternativas, como tasas de aprendizaje más grandes o más pequeñas, o una fracción de submuestra más grande.

R-cuadrado vs número de árboles trazado para Ajustar modelo y Descubrir predictores clave con Regresión TreeNet®

Nota

Interpretación

R-cuadrado vs número de árboles trazado para Ajustar modelo y Descubrir predictores clave con Regresión TreeNet^®