Le diagramme du MAD par rapport au nombre de nœuds terminaux affiche la valeur de MAD pour chaque arbre. Ce diagramme apparaît lorsque la méthode de partition des nœuds est Moindre écart absolu. Par défaut, l'arbre de régression initial est le plus petit arbre présentant une valeur de MAD située à moins d'1 erreur type de la valeur de MAD minimale. Lorsque l'analyse utilise une validation croisée ou un ensemble de données de test, la valeur de MAD provient de l'échantillon de validation. Les valeurs de l'échantillon de validation se stabilisent généralement et finissent par augmenter à mesure que l'arbre grandit.
Cliquez sur Sélectionner un arbre alternatif pour ouvrir un diagramme interactif qui comprend un tableau de statistiques récapitulatives du modèle. Utilisez le diagramme pour étudier les arbres alternatifs ayant des performances similaires.
L'arbre de régression avec 34 nœuds terminaux a une valeur de MAD d'environ 0,38. Cet arbre porte l'étiquette "Optimal" car le critère de création de l'arbre était le plus petit arbre présentant une valeur d'écart située à moins d'1 erreur type de la plus petite valeur d'écart absolu. Comme ce graphique montre que les valeurs de MAD sont relativement stables entre les arbres ayant environ 30 nœuds et ceux ayant environ 80 nœuds, les chercheurs veulent examiner les performances de certains arbres encore plus petits qui sont similaires à l'arbre dans les résultats. Comparez le graphique suivant pour voir les résultats d'un arbre avec 29 nœuds.
L'arbre de régression avec 29 nœuds terminaux a une valeur de MAD de 0,3826. L'arbre des résultats initiaux conserve l'étiquette "Optimal" lorsque vous utilisez Sélectionner un arbre alternatif pour créer des résultats pour un arbre différent.