TreeNet® 回帰による適合モデルおよび主要な予測変数を検出のMAD率対木の数プロット

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MADと木の数のプロットでは、y軸の絶対偏差の平均値とx軸の木の数が表示されます。平均絶対偏差(MAD)は、モデルが良い適合であるかどうかを示します。検定結果を使用して、モデルのパフォーマンスを評価して新しい観測値を予測します。トレーニング結果とテスト結果を比較して、トレーニングデータセットのモデルに過剰適合の問題があるかどうかを確認します。

この分析は5000本のツリーを育てます。最適な木の数は4905です。木の数が4905の場合のテストデータの最適値は約39580です。

2乗誤差または損失関数法が最適なモデルの木の数を決定すると、MinitabはR2と木の数のプロットを表示します。

解釈

MAD値は、低いほどモデルが適切であることを表します。参照線は、テストデータの最適MAD値とモデル内の木の数を示します。テスト曲線が不十分なモデルを示している場合は、学習率の大きさや小ささなどの代替設定で分析を再試行するか、またはサブサンプル割合を大きくするかを検討してください。

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