• 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