Procédure
Regression TreeNet®
Avant de commencer
Généralités
Considérations relatives aux données
Exemple
Exemple de découverte de prédicteurs principaux
Exemple de prévision
Effectuer l'analyse
Saisir vos données
Élimination des prédicteurs
Spécifier les interactions
Spécifier la méthode de validation
Sélectionner les options de l'analyse
Sélectionner les graphiques à afficher
Sélectionner les résultats à afficher
Stocker des statistiques
Sélectionner un autre modèle
Sélectionnez un modèle alternatif dans Découvrir les prédicteurs principaux
Affiner les hyperparamètres
Sélectionner les valeurs des hyperparamètres à évaluer
Ajouter des diagrammes de dépendance partielle
Sélectionner plus de 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
Diagrammes 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