Mode d’emploi
Régression TreeNet®
Avant de commencer
Généralités
Considérations relatives aux données
Exemple
Exemple de découverte des prédicteurs clés
Exemple de prédiction
Effectuer l’analyse
Saisir vos données
Élimination des prédicteurs
Spécifier les interactions
Spécifier la méthode de validation
Sélectionner les options de l'analyse
Sélectionnez les graphiques à afficher
Sélectionner les résultats à afficher
Statistiques du magasin
Sélectionnez un modèle alternatif
Sélectionnez un modèle alternatif dans Discover Key Predictors
Régler les hyperparamètres
Sélectionner les valeurs des hyperparamètres à évaluer
Ajouter des tracés de dépendance partielle
Sélectionnez d’autres prédicteurs à tracer
Prédire de nouveaux résultats
Prédire de nouveaux résultats
Sélectionner des résultats de prévision à afficher
Stocker les statistiques de prévision
Interpréter les résultats
Tableau de méthode
Tableau d'informations de réponse
Évaluation des modèles
Optimisation des hyperparamètres
Diagramme du R carré par rapport au nombre d'arbres
Diagramme du MAD par rapport au nombre d'arbres
Tableau récapitulatif du modèle
Courbe d'importance relative des variables
Nuage de points des valeurs de réponse ajustées par rapport aux valeurs réelles
Tableaux de principale force des interactions à 2 facteurs
Boîte à moustaches des valeurs résiduelles
Pourcentage de statistiques d'erreur
Tracés de dépendance partielle
Tableau des prévisions
Méthodes et formules
Méthodes
Sélection du nombre d'arbres optimal
Informations de réponse
Récapitulatif du modèle
Élimination des prédicteurs
Affiner les hyperparamètres
Pourcentage de statistiques d'erreur
Principale force des interactions à deux facteurs
Diagrammes de dépendance partielle