Indiquer les paramètres par défaut pour Découvrir le meilleur modèle (réponse binaire)

Fichier > Options > Analyse prédictive > Découvrir le meilleur modèle (réponse binaire)

Spécifiez les méthodes par défaut pour Découvrir le meilleur modèle (réponse binaire). Les modifications apportées aux paramètres par défaut s'appliquent jusqu'à une nouvelle modification de ces derniers, même si vous avez quitté Minitab.

Critère de sélection du meilleur modèle

Sélectionnez la méthode pour générer votre modèle optimal. Vous pouvez comparer les résultats de plusieurs méthodes pour déterminer le meilleur choix pour votre application.

Log de vraisemblance maximal : la méthode du maximum de vraisemblance trouve le maximum des fonctions de vraisemblance pour les données.
Zone maximale située sous la courbe ROC : la méthode de la zone maximale située sous la courbe ROC fonctionne bien dans de nombreuses applications. L'aire sous la courbe ROC mesure la capacité du modèle à classer les lignes de la plus susceptible de produire un événement à la moins susceptible de produire un événement.
Taux minimal de mauvais classement : sélectionnez cette option pour afficher les résultats pour le modèle qui réduit le taux de mauvais classement. Le taux de mauvais classement repose sur un simple dénombrement de la fréquence à laquelle le modèle prédit un cas correctement ou incorrectement.

Paramètre de complexité des arbres individuels pour les modèles de classification TreeNet®

Sélectionnez l'une des options suivantes pour limiter la taille des arbres.

Nombre maximal de nœuds terminaux par arbre : saisissez une valeur entre 2 et 2 000 pour définir le nombre maximal de nœuds terminaux d'un arbre. Habituellement, 6 fournit un bon équilibre entre la vitesse de calcul et l’étude des interactions entre les variables. Une valeur de 2 élimine l'examen des interactions.
Profondeur maximale de l'arbre : saisissez une valeur entre 2 et 1 000 pour définir la profondeur maximale d'un arbre. Le nœud racine correspond à une profondeur de 1. Dans de nombreuses applications, les profondeurs de 4 à 6 donnent des modèles relativement adéquats.