Nuage de points des valeurs de réponse ajustées par rapport aux valeurs réelles pour Ajuster le modèle et Découvrir les prédicteurs principaux avec Régression TreeNet®

Remarque

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

Utilisez le nuage de points pour évaluer l'exactitude des prévisions. Lorsque l'analyse utilise une technique de validation, vous pouvez également comparer l'exactitude de l'arbre pour les données d'apprentissage et de test.

Le nuage de points affiche les valeurs de réponse réelles sur l'axe X et les valeurs de réponse ajustées sur l'axe Y. La ligne calculée représente le moment où la valeur réelle et la valeur de réponse sont égales. Les valeurs aberrantes ou les groupes inhabituels de points dans les données de test peuvent indiquer des données qui méritent un examen plus approfondi.

Interprétation

Dans l'idéal, la ligne passe par le milieu des points et les points sont proches de la ligne, 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 de l'arbre 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.

Dans ce nuage de points, les points pour les ensembles de données d'apprentissage et de test présentent des schémas similaires. Cette similitude suggère que les performances de l'arbre avec de nouvelles données sont proches de celles obtenues avec les données d'apprentissage.

Le nuage de points des montants ajustés de prêt par rapport aux montants réels de prêt montre la relation entre les valeurs ajustées et les valeurs réelles pour les données d'apprentissage et les données de test. Pour identifier plus facilement les valeurs représentées, survolez les points du graphique. Dans cet exemple, tous les points se situent assez proches de la ligne de référence de y = x.

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