CART® 回帰のデフォルト設定を指定

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回帰木のデフォルトの方法を指定します。デフォルトに加えた変更は、Minitabを終了しても、再度変更するまで維持されます。

ノード分岐法
決定木を生成する分岐方法を選択します。両方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。
  • 最小二乗誤差: 最小二乗誤差の方法は、多くの応用で良好に機能するデフォルトの方法です。最小二乗誤差の方法は、二乗誤差の合計を最小にします。
  • 最小絶対偏差: 最小絶対偏差の方法は、誤差の絶対値の合計を最小にするものです。
最適な木を選択するための基準
最小二乗誤差がノード分岐方法の基準の場合、これらの基準から選択して、結果の木を生成します。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。
最大R二乗
最大R二乗値をもつ木の結果を表示するには、このオプションを選択します。
最大R二乗のK標準誤差内;K=
最大R2値をもつ木のK標準誤差内にあるR2値をもつ最小の木を選択するには、このオプションを選択します。デフォルトではK=1なので、結果の木は最大R2値の1標準誤差内のR2値をもつ最小の分類木になります。
最小絶対偏差がノード分岐方法として選択されている場合、これら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。
最小平均絶対偏差
平均絶対偏差が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。
K標準誤差内での最小平均絶対偏差、K=
このオプションを選択すると、最小平均絶対偏差の木のK標準誤差内の平均絶対偏差をもつ木が選択されます。デフォルトでは、K=1で、結果の木は最小絶対偏差の1標準誤差内の平均絶対偏差をもつ最小の分類木になります。
内部ノードを分岐する最小ケース数
内部ノードで分岐されるケースの最小数を表す値を入力します。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、内部ノードにケースが10個以上ある場合、Minitabは分割を実行しようとします。内部ノードに9個以下のケースがある場合、分割は実行されません。
内部ノードの制限は、ターミナルノードの制限の少なくとも 2倍にする必要があり、比率が大きいほど優れています。ターミナルノードの制限の3倍以上の内部ノードの制限で、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分割できるケースの最小数を表す値を入力します。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、ある分岐で3ケース未満のノードが生成される場合、分岐は実行されません。
デフォルト値は3です。
欠損値のペナルティ
欠損値のある予測変数のペナルティ値を入力します。データが少ない良好な分岐の方が簡単なので、欠損データのある予測変数は、欠損データのない予測変数よりも優れた利点があります。このオプションを使用して、欠損データを持つ予測変数にペナルティを課します。
例えば、0.0 ≤ K ≤ 2.0の場合:
  • K = 0: ペナルティを指定しません。
  • K = 2: 最高のペナルティを指定します。
高水準カテゴリのペナルティ
多くの値を持つカテゴリ予測変数のペナルティ値を入力します。多くの水準を持つカテゴリ予測変数は、分割力の増加により木を歪める可能性があるため、少ない水準の予測変数よりも利点があります。このオプションを使用して、多くの水準の予測変数にペナルティを課します。
例えば、0.0 ≤ K ≤ 5.0の場合:
  • K = 0: ペナルティを指定しません。
  • K = 5: 最高のペナルティを指定します。
グラフと表の表示
プロットの残差
残差プロットの箱ひげ図に表示する残差の種類を指定します。
  • 標準: デフォルトでは、箱ひげ図には通常の残差が表示されます。
  • パーセント: 箱ひげ図に残差のパーセントを表示するように指定します。
ターミナルノードのタイプ
適合値と誤差の統計量の表と分類基準の表に、最良のノード、最悪のノード、または両方を表示するかどうかを選択します。
  • 最良: デフォルトでは、最良のターミナルノードが表示されます。最良のノードは、最も低い平均平方誤差 (MSE) 値 または平均絶対偏差 (MAD)値をもちます。
  • 最悪: 最悪のターミナルノードを表示する場合に選択します。最悪のノードは、MSEまたはMAD値が最も高いです。
  • 最良と最悪: 最良のターミナルノードと最悪のターミナルノードを表示する場合に選択します。
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