Remarque
Cette commande est disponible avec la commande Module d'analyse prédictive. Cliquez ici pour plus d’informations sur la façon d’activer le module.
Le diagramme de la moyenne de log de vraisemblance négatif par rapport au nombre d'arbres indique la moyenne de log de vraisemblance négatif sur l'axe des Y et le nombre d'arbres sur l'axe des X. La moyenne de log de vraisemblance négatif indique si le modèle est un bon classificateur. Lorsque l’analyse utilise une méthode de validation, le graphique inclut une ligne pour les résultats de validation. Utilisez les résultats de validation pour évaluer la performance du modèle afin de prédire de nouvelles observations. Comparez les résultats d'apprentissage et de validation pour voir s'il existe des problèmes de surajustement avec le modèle de l'ensemble de données d'apprentissage.
Lorsque l'aire sous la courbe ROC détermine le nombre d'arbres pour le modèle optimal, Minitab affiche le diagramme de la zone située sous la courbe ROC par rapport au nombre d'arbres. Lorsque le taux minimal de mauvais classement détermine le nombre d'arbres pour le modèle optimal, Minitab affiche le diagramme de taux de mauvais classement par rapport au nombre d'arbres.
Interprétation
Plus les valeurs sont faibles, meilleure est la classification du modèle. La ligne de référence indique la vraisemblance logaritmique négative optimale pour les résultats de validation et le nombre d’arbres dans le modèle. Si la courbe des résultats de validation indique un modèle insuffisant, envisagez de refaire l’analyse avec des paramètres alternatifs, tels que des taux d’apprentissage plus grands ou plus petits, ou une fraction de sous-échantillon plus grande.
