Boîte à moustaches des valeurs résiduelles pour Ajuster le modèle et Découvrir les prédicteurs principaux avec Regression TreeNet®

Remarque

Cette commande est disponible avec le Module d'analyse prédictive. Cliquez ici pour plus d'informations sur l'activation du module.

Utilisez la boîte à moustaches des valeurs résiduelles pour évaluer l'exactitude globale du modèle. Lorsque l'analyse utilise une technique de validation, vous pouvez également comparer l'exactitude du modèle pour les données d'apprentissage et de test.

La boîte à moustaches montre la différence entre les valeurs réelles et ajustées. Les points à plus de 1,5 fois l'étendue interquartile du quartile le plus proche ont des symboles individuels.

Interprétation

Dans l'idéal, les valeurs résiduelles sont toutes proches de 0, par rapport à l'échelle de la variable de réponse. Lorsque vous utilisez une technique de validation, Minitab crée des diagrammes distincts pour les données d'apprentissage et de test. Vous pouvez comparer les diagrammes pour examiner les performances relatives du modèle avec les données d'apprentissage et avec de nouvelles données. Vous pouvez également rechercher différents schémas qui pourraient indiquer une différence à étudier entre les données d'apprentissage et les données de test.

Ces boîtes à moustaches montrent que l'EIQ est beaucoup plus grande pour l'ensemble de données de test que pour l'ensemble de données d'apprentissage. Cette différence suggère que les performances du modèle avec de nouvelles données ne sont pas aussi bonnes que celles obtenues avec les données d'apprentissage. En outre, les grandes valeurs résiduelles, qui sont représentées par des symboles individuels, peuvent indiquer que le modèle ne s'ajuste pas bien à toutes les données.

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