Sélectionnez les graphiques à afficher pour Ajuster le modèle et Découvrir les prédicteurs principaux avec Classification TreeNet^®

Sélectionnez les graphiques que vous souhaitez afficher pour l’analyse.

Courbe d'importance des variables

Le graphique d’importance des variables montre l’importance relative des prédicteurs. Vous pouvez choisir d’afficher toutes les variables importantes ou certaines d’entre elles. Les variables sont importantes lorsqu’elles sont utilisées comme séparateurs primaires.

• Afficher toutes les variables importantes: Par défaut, ce graphique affiche toutes les variables importantes.
• Afficher un pourcentage de variables importantes: Spécifiez le pourcentage de variables importantes à afficher. Entrez une valeur comprise entre 0 et 100.
• Afficher toutes les variables de prédiction: Affichez tous les prédicteurs, qu’il s’agisse ou non de variables importantes.

Courbe de la fonction d'efficacité du récepteur (ROC)

La courbe ROC (receiver operating characteristic) montre la capacité d’un modèle à distinguer les classes. La courbe ROC représente le taux de vrais positifs (TPR) par rapport au taux de faux positifs (FPR).

Courbe des gains

Le graphique des gains cumulatifs illustre l’efficacité du modèle dans une partie de la population. Le graphique des gains représente le taux de positivité réel en pourcentage par rapport à la population.

Courbe de lift

Le graphique en courbes d’élévation illustre l’efficacité du modèle prédictif. Le graphique représente l’augmentation cumulative en fonction du pourcentage de population et affiche la différence entre les résultats obtenus avec et sans le modèle prédictif. Vous pouvez spécifier Cumulée ou Non cumulée pour le plan de courbes d’élévation.

Boîte à moustaches de probabilités d'événements

Pour une réponse binaire, la boîte à moustaches des probabilités d’événements affiche la distribution des probabilités d’événements pour les données de test et d’entraînement.

Diagramme de dépendance partielle à un prédicteur pour les K variables les plus importantes, K =

Par défaut, les graphiques de dépendance partielle d’un seul prédicteur affichent les valeurs de demi-log ajustées pour les 4 principales variables importantes. Vous pouvez augmenter ou diminuer le nombre de variables importantes à tracer. Une fois que vous avez les résultats, sélectionnez Graphiques à un prédicteur dans les résultats pour afficher des graphiques pour plus de prédicteurs.

Diagramme de dépendance partielle à deux prédicteurs pour les K variables les plus importantes, K =

Par défaut, les deux graphiques de dépendance partielle du prédicteur affichent les valeurs de demi-logarithme ajustées pour les 2 principales variables importantes. Vous pouvez augmenter ou diminuer le nombre de variables importantes à tracer. Une fois que vous avez obtenu les résultats, sélectionnez Graphiques à deux prédicteurs les résultats pour afficher des graphiques pour d’autres paires de prédicteurs.

Pour les graphiques avec des prédicteurs catégoriels, Minitab trace un nuage de points des valeurs ajustées. Pour les prédicteurs continus, vous pouvez spécifier des graphiques Surface, Contour ou les deux.