Seleccionar las gráficas que se mostrarán para Ajustar modelo y Descubrir predictores clave con Regresión TreeNet^®

Seleccione las gráficas que desea mostrar para el análisis.

Gráfica R-cuadrado vs. número de árboles

La gráfica de R cuadarda vs. número de árboles muestra la relación entre el valor de R cuadrada y el número de árboles incluidos en el modelo de regresión con potenciación del gradiente cuando la función de pérdida es Error al cuadrado o Huber.

Gráfica de desviación absoluta de la media vs. número de árboles

La gráfica desviación absoluta media vs. número de árboles muestra la relación entre el valor de la desviación absoluta media y el número de árboles cuando la función de pérdida es Desviación absoluta mínima.

Gráfica de importancia de las variables

La gráfica de importancia de la variable muestra la importancia relativa de los predictores. Puede elegir si desea mostrar todas o algunas de las variables importantes. Las variables son importantes cuando se utilizan como divisores principales.

• Todas las variables importantes: De forma predeterminada, esta gráfica muestra todas las variables importantes.
• Un porcentaje de las variables importantes: Especifique el porcentaje de variables importantes que se mostrarán. Ingrese un valor entre 0 y 100.
• Todas las variables predictoras: Muestre todos los predictores sean o no variables importantes.

Gráfica de valores de respuesta ajustados vs. reales

La gráfica de valores de respuesta ajustados vs. reales muestra los valores Y (respuesta) ajustados versus los valores Y (respuesta) reales para los conjuntos de datos de entrenamiento y de prueba.

Gráfica de caja de los residuos

La gráfica de caja de los residuos muestra los valores de residuos o el porcentaje de residuos para los conjuntos de datos de entrenamiento y de prueba.

Gráfica de dependencia parcial de un predictor para las principales K variables importantes, K =

La gráfica de dependencia parcial para un predictor muestra ajustes para las 6 variables importantes principales, de forma predeterminada. Puede aumentar o disminuir el número de variables importantes que se pueden trazar.

Gráfica de dependencia parcial de dos predictores para las principales K variables importantes, K =

Las gráficas de dependencia parcial para dos predictores muestran los ajustes para las 2 variables importantes principales, de forma predeterminada. Puede aumentar o disminuir el número de variables importantes que se pueden trazar.

Para las gráficas con predictores categóricos, Minitab crea una gráfica de dispersión de los valores ajustados. Para los predictores continuos, puede especificar gráficas Superficie, Contorno o ambas.