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枝分かれ図
ツリー図は最適な木を示します。図を右クリックして、詳細ビューとノード分岐ビューを切り替えることができます。木の詳細ビューにはカテゴリとカウント数が表示され、ノード分岐ビューには、各ノードで使用される変数のみとモデルの高レベルのビューが表示されます。
誤分類コスト対ターミナルノード数のプロット
誤分類コスト対ターミナルノード数のプロットは、誤った分類の数と木の大きさの関係を示します。ノードの数が異なる木を選んで、ツリー図に表示する他の木を選択することができます。
変数の重要度図
変数重要度チャートには、予測変数の相対重要度が示されます。重要な変数のすべてを表示するか、または一部を表示するかを選択できます。変数は、最良の分岐変数および代理変数として使用する場合に重要とされます。
  • すべての重要な変数を表示する:デフォルトでは、このグラフに重要な変数がすべて表示されます。
  • 重要な変数の百分率を表示する:表示する重要な変数のパーセントを指定します。0から100までの値を入力します。
  • すべての予測変数を表示する:重要であるかどうかに関わらず、すべての予測変数を表示します。
受信者動作特性(ROC)曲線
受信者動作特性 (ROC) 曲線は、木がクラスを識別する能力を示します。ROC曲線は偽陽性率 (FPR) に対して真陽性率 (TPR) をプロットします。
ゲインチャート
累積ゲインチャートは、母集団の一部におけるモデルの有効性を示します。ゲインチャートは%クラス対 %母集団をプロットします。
リフトチャート
リフトチャートは、予測モデルの有効性を示します。このチャートは累積リフト対%母集団をプロットし、予測モデル有りと予測モデル無しの結果の差を表示します。リフトチャートについて累積または非累積型を指定できます。
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