Sélection des graphiques à afficher pour CART® Classification

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Sélectionnez les graphiques que vous souhaitez afficher pour l’analyse.

Arborescence
L’arborescence montre l’arbre optimal. Vous pouvez cliquer sur le diagramme avec le bouton droit de la souris pour basculer entre la vue détaillée et la vue de division de nœud. La vue détaillée de l’arbre comprend les catégories et les dénombrements, et la vue de division de nœud affiche une vue de niveau supérieur du modèle avec seulement la variable utilisée à chaque nœud.
Diagramme de coût de maucais classement par rapport au nombre de nœuds terminaux
Le diagramme de coût de mauvais classement par rapport au nombre de nœuds terminaux montre la relation entre les erreurs de classement et la taille de l’arbre. Vous pouvez sélectionner d’autres arbres à afficher dans l’arborescence en sélectionnant un arbre avec un nombre différent de nœuds.
Courbe d’importance des variables
La courbe d’importance des variables montre l’importance relative des prédicteurs. Vous pouvez choisir d’afficher toutes les variables importantes ou seulement certaines. Les variables sont importantes lorsqu’elles sont utilisées comme séparateurs principaux et de substitution.
  • Afficher toutes les variables importantes: par défaut, cette courbe affiche toutes les variables importantes.
  • Afficher un pourcentage des variables importantes: spécifiez le pourcentage de variables importantes à afficher. saisissez une valeur comprise entre 0 et 100.
  • Afficher toutes les variables de prévision: affichez tous les prédicteurs, qu’ils soient ou non des variables importantes.
Fonction d'efficacité du récepteur (courbe ROC)
La fonction d’efficacité du récepteur (courbe ROC) montre la capacité d’un arbre à distinguer les classes. La courbe ROC représente le taux de vrais positifs (TPR) en fonction du taux de faux positifs (FPR).
Courbe des gains
La courbe des gains cumulés illustre l’efficacité du modèle dans une partie de la population. La courbe des gains représente le pourcentage de classe en fonction du pourcentage de la population.
Courbe de lift
La courbe de lift illustre l’efficacité du modèle prédictif. La courbe représente le lift cumulé par rapport à la population en pourcentage et affiche la différence entre les résultats obtenus avec et sans le modèle prédictif. Vous pouvez spécifier Cumulatif ou Non cumulatif pour la courbe de lift.
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