について表示オプションを選択する カート®分類

統計 > 予測分析 > CART® 分類 > オプション

分析オプションを選択します。

ノード分岐方法
決定木を生成する分岐方法を選択します。いくつかの分岐方法の結果を比較して、応用に最適な選択肢を決定できます。
  • ジニ:ジニの方法はデフォルトの方法です。ジニの方法は、多くの応用で良好に機能します。ジニの方法は、通常、対象となる応答が集中する小さなノードを含む木を生成します。
  • エントロピー:エントロピーの方法は、ノードの特定の尤度関数の最大値に比例します。
  • Twoing:Twoingの方法は、多項応答でのみ使用できます。Twoingの方法は、通常、ジニの方法またはエントロピーの方法よりもバランスのとれた分割を生成します。2値応答の場合、Twoingの方法はジニの方法と同じです。
  • クラス確率:確率の木はジニの木よりも大きくなる傾向があります。少数の上位ノードのパフォーマンスに関心がある場合は、確率の方法を使用します。
最適木の選択基準
次の基準から選択して、結果の木を選びます。さまざまな木の結果を比較して、応用に最適な選択肢を決定できます。
  • 最小コスト:誤分類コストを最小にする木の結果を表示するには、このオプションを選択します。
  • 最小誤分類コストのK標準誤差内、K =:最小誤分類コストのK標準誤差内の誤分類コストとなる最小の木の結果を表示するには、このオプションを選択します。デフォルトでは、K=1で、結果は誤分類コストが最小誤分類コストの1標準誤差内で最小の木になります。
欠損値のある予測変数の代理変数の数
予測変数に欠損値がある場合に探す代理変数の数を入力します。多くの予測変数に同様の欠損値のパターンがある場合は、代理変数の数を増やす必要があります。
この数値は、Minitabが探す代理変数の最大数を表します。ただし、この数の代理変数が実際には見つからない場合があります。
デフォルト値は10です。
内部ノードを分岐する最小ケース数
ノードに属することができ、さらに分割できるケースの最小数を入力します。デフォルトは10です。サンプルサイズが大きい場合、この最小値を増やす必要がある場合があります。たとえば、内部ノードに存在するケースが10以上の場合、Minitabは分割を実行しようとします。内部ノードに存在するケースが9以下の場合、分割は実行されません。
内部ノードの限度は、ターミナルノードの限度の少なくとも2倍にする必要がありますが、比率が大きいほど望ましいです。ターミナルノードの限度の3倍以上の内部ノードの限度で、適度な数の分岐変数を使用できます。
デフォルト値は10です。
ターミナルノードで許容される最小ケース数
ターミナルノードに属することができるケースの最小数を入力します。デフォルトは3です。サンプルサイズが大きい場合、この最小値を増やす必要がある場合があります。たとえば、分割で3ケース未満のノードが生成される場合、分割は実行されません。
デフォルト値は3です。
木の最大深さ
木の最大深さを表す値を入力します。ルートノードは深さ1に対応します。最適な木を確実に得たい場合は、処理が遅くなる可能性はありますが、より深い木を許容する必要があります。
重み
ケースの重みを含む列を入力します。列の行数は、応答の列と同じである必要があります。値は0以上である必要があります。Minitabでは、欠損値またはゼロを含む行は分析から除外されます。
本サイトを使用すると、分析およびコンテンツのカスタマイズのためにクッキーが使用されることに同意したことになります。  当社のプライバシーポリシーをご確認ください