TreeNet® 分類による主要な予測変数を検出から代替モデルを選択

概要

主要な予測変数を検出を使用して最も重要度の低い予測変数を削除する場合、Minitab統計ソフトウェアは、最小平均対数尤度など、分析の精度基準の最適値を使用してモデルの結果を生成します。Minitabでは、最適なモデルの特定につながるシーケンスから他のモデルを探すことができます。一般的に、別のモデルが最適値に近い基準値を持つが、予測変数が少ない場合は、代替モデルを選択します。予測変数が少ないモデルは、解釈が容易で、予測精度が向上し、少数の予測変数で作業できます。

たとえば、次のモデル選択表は13のステップを持ちます。平均対数尤度が最も小さいモデルは、すべての予測変数を持つモデルです。ステップ11のモデルは、平均対数尤度が最適値に比較的近い値を持ちます。ステップ11のモデルは、3つの予測変数を持ちます。ステップ11のモデルからの完全な結果も検討対象です。

TreeNet®分類 - 主要予測変数の検出: 受け入れ可能なプレッツェ 対 小麦粉タンパク質, 水, ミックスタイム, 休憩時間, 焼く時間, ...

予測変数の削除

重要でない予測変数を削除するモデル選択 テスト モデル 最適な木の数 負の対数尤度の平均 予測変数の数 削除された予測変数 1 268 0.273936 29 なし 2 268 0.274186 27 泡の安定性, かさ密度 3 234 0.273843 26 最も少ないゲル化濃度 4 233 0.274350 25 オーブンモード2 5 232 0.274943 24 窯法 6 273 0.275553 23 オーブンモード1 7 244 0.274811 22 ミックススピード 8 268 0.274258 21 オーブンモード3 9 272 0.274185 20 安静表面 10 232 0.274077 19 焼き温度3 11 287 0.273598 18 ミックスツール 12 227 0.274358 17 焼き温度1 13 276 0.275374 16 休憩時間 14 272 0.276082 15 水 15 268 0.275595 14 苛性濃度 16 268 0.277810 13 膨潤能力 17 253 0.276436 12 乳化安定性 18 231 0.276159 11 エマルジョン活性 19 268 0.273537 10 吸水能力 20 260 0.273455 9 吸油能力 21 299 0.272848 8 小麦粉タンパク質 22 278 0.272629 7 泡容量 23* 299 0.267184 6 小麦粉の大きさ 24 297 0.288621 5 焼き温度2 25 234 0.330342 4 乾燥した時間 26 290 0.305993 3 ゼラチン化温度 27 245 0.534345 2 焼く時間 28 146 0.599837 1 窯温度 アルゴリズムは、各ステップで1つの予測変数と0の重要度を持つ予測変数を削除しました。 * 選択したモデルに負の対数尤度の最小平均があります。選択したモデルの出力は次のとおりです。

1つの予測変数の部分的依存プロット

プロットする他の予測変数を選択します...

2 つの予測変数部分依存プロット

プロットする他の予測変数を選択します...

分析を実行する

出力の代替モデルを選択をクリックします。排除された予測変数の数に対する基準のプロットと、ステップの要約表を表示するダイアログボックスが開きます。

基準の比較

代替モデルを選択するには、グラフ上の点または表の行をクリックします。結果を表示を押下して、そのモデルの結果を作成します。

結果が表示されたら、出力内のボタンをクリックして、モデルのハイパーパラメーターを調整したり、モデルから予測を行うことができます。詳細は、TreeNet® 分類で適合モデルおよび主要な予測変数を検出を評価するハイパーパラメーター値を選択するまたはTreeNet® 分類で適合モデルおよび主要な予測変数を検出の新しい結果を予測するを参照してください。

ヒント

異なる2つの分析またはレポートの出力を比較するには、ナビゲーターの出力の二番目の項目を右クリックして、分割ビューで開くを選択します。

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