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

Ejecute Módulo de análisis predictivo > Regresión TreeNet® > Descubrir predictores clave. Haga clic en el Seleccione un modelo alternativo botón después de la tabla Eliminación de predictores.
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 valor máximo de R2 . 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 20 pasos. El modelo con el valor máximo de R2 tiene 5 predictores y se produce en el paso 16. El modelo en el paso 17 tiene un valor R2 que es inferior en menos de 0.1. El modelo en el paso 17 tiene 4 predictores. Los resultados completos del modelo en el paso 17 también son de interés.

Regresión TreeNet® - Descubrir los predictores clave: fuerza vs. presión de i, temperatura , ...

Gráfica de eliminación de predictores

Selección del modelo eliminando predictores no importantes Prueba Número óptimo de R-cuadrado Número de Modelo árboles (%) predictores 1 300 89.32 21 2 300 89.34 19 3 300 89.39 18 4 300 89.46 17 5 300 89.51 16 6 300 89.50 15 7 300 89.59 14 8 300 89.57 13 9 300 89.69 12 10 300 89.70 11 11 300 89.86 10 12 300 89.90 9 13 300 89.92 8 14 300 90.06 7 15 300 90.16 6 16* 300 90.23 5 17 300 89.96 4 18 297 79.37 3 19 244 66.64 2 20 164 46.19 1
Modelo Predictores eliminados 1 Ninguno 2 caudal de plástico, cambiar de posición 3 Temperatura de secado 4 zona de temperatura de fusión 2 5 Temperatura de plástico 6 fórmula 7 presión de retención 8 cojín de tornillo 9 zona de temperatura de fusión 4 10 presión de espalda 11 zona de temperatura de fusión 1 12 Tiempo de secado 13 temperatura a medida 14 zona de temperatura de fusión 5 15 zona de temperatura de fusión 3 16* Velocidad de rotación tornillo 17 temperatura de inyección 18 Temperatura de refrigeración 19 presión de inyección 20 máquina El algoritmo eliminó un solo predictor y todos los predictores con 0 importancia en cada paso. * El modelo seleccionado tiene el R-cuadrado máximo. A continuación se muestra la salida del modelo seleccionado.

Gráficas de dependencia parcial de un predictor

Seleccionar más predictores para graficar...

Dos gráficas de dependencia parcial predictora

Seleccionar más predictores para graficar...

Realizar el análisis

Haga clic en Seleccione un 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 Regresión TreeNet® o Predecir nuevos resultados para Ajustar modelo y Descubrir predictores clave con Regresión 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.