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

Nombre d'échantillons bootstrap pour cultiver les arbres

Saisissez une valeur pour déterminer le nombre d'échantillons bootstrap et le nombre d'arbres. Saisissez une valeur comprise entre 3 et 3000.

Spécifier un effectif d'échantillon bootstrap inférieur à la taille des données d'apprentissage

Sélectionnez cette option pour saisir une valeur qui définit la taille de l'échantillon bootstrap. Vous devez saisir une valeur supérieure ou égale à 5. Si vous saisissez une taille supérieure à la taille des données d'apprentissage, Minitab utilise une taille d'échantillon égale à celle des données d'apprentissage.

Nombre de prédicteurs pour la partition des nœuds

Spécifiez le nombre de prédicteurs à prendre en compte pour chaque partition de nœud. Généralement, l'analyse fonctionne bien lorsque vous tenez compte de la racine carrée du nombre total de prédicteurs. Toutefois, certains ensembles de données disposent d'associations parmi les prédicteurs qui conduisent à une amélioration des performances du modèle lorsque l'analyse tient compte d'un plus grand ou d'un plus petit nombre de prédicteurs pour chaque nœud. Après avoir utilisé la racine carrée et affiché le modèle, envisagez de modifier le nombre de prédicteurs pour essayer d'améliorer les performances du modèle.

Racine carrée du nombre total de prédicteurs : sélectionnez cette option afin d'utiliser la racine carrée du nombre total de prédicteurs pour la partition des nœuds.
Nombre total de prédicteurs, produisant une forêt bootstrap : sélectionnez cette option afin d'utiliser tous les prédicteurs pour la partition des nœuds. La forêt créée par cette option est appelée forêt bootstrap.
K pour cent du nombre total de prédicteurs ; K = : sélectionnez cette option afin d'utiliser un pourcentage de prédicteurs pour la partition des nœuds.

Base pour le générateur de nombres aléatoires

Vous pouvez spécifier une base pour le générateur de nombres aléatoires afin de sélectionner de manière aléatoire les sous-échantillons et le sous-ensemble des prédicteurs. Généralement, vous n'avez pas besoin de modifier la base. Vous pouvez modifier la base pour explorer la sensibilité des résultats aux sélections aléatoires ou pour assurer la même sélection aléatoire pour les analyses répétées.

Nombre minimal de cas pour diviser un nœud interne

Saisissez le nombre minimal de cas qu'un nœud peut avoir et en combien de nœuds il peut encore être divisé. Quand la taille de l'échantillon est d'au plus 2 000, la valeur par défaut est de 2 de sorte que tous les nœuds peuvent être divisés en nœuds plus petits jusqu'à ce qu'il ne soit plus possible de les diviser. Pour les échantillons de plus grande taille, la valeur par défaut est de 5. Si les performances du modèle sont insuffisantes, envisagez de modifier cette valeur pour observer l'effet sur les performances.

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