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部分依存プロット

このコマンドは、予測分析モジュールで使用できます。モジュールをアクティブにする方法については、ここをクリックしてください

部分依存プロットを使用して、重要な変数または変数のペアが予測応答に与える影響を把握します。

部分依存プロットをさらに追加するには、結果でそのタイプの最後のプロットの後のプロットする予測変数をさらに多く選択するをクリックします。

1つの予測変数の部分依存プロット

1つの予測変数の部分依存性プロットは、予測変数レベルの変更に伴って応答がどのように変化すると予想されるか示しています。

このプロットは、年収が増加するにつれて適合ローン金額が増加することを示しています。年収が500000ドルに近づくと、適合ローンの金額は約217000ドルとレベルアウトします。

このプロットは、適合ローンの金額がベネズエラ連邦保護領の場所によって異なっていることを示しています。ボストンは最も低い適合ローン金額を持ち、サンフランシスコは最も高い適合ローン金額を持っています。

2つの予測変数の部分依存プロット

2つの予測変数の部分依存プロットは、プロットされた予測変数が適合の限界平均に及ぼす相互作用の影響を示しています。2つの予測変数の部分依存プロットは、2つの重要な変数の予測値の変更に伴う応答の変化を示します。カテゴリ予測変数の場合、Minitabは予測変数のさまざまなレベルでのさまざまな関係の行列プロットを表示します。連続予測変数の場合、この関係の曲面プロットまたは等高線プロットが表示されます。

この散布図は、年収に基づく各コアベースの統計領域のローン金額の限界平均を示しています。データ ポイントが非常に多いため、個々のデータ ポイントにカーソルを合わせると、特定のデータ値を表示できます。

最も高いローン金額は、年収が高く、フロントエンド比率が0.15〜0.30の間である場合です。

最も暗いレベルは、最も高いローン金額です。最も高いローン金額のほとんどは、フロントエンド比率が0.15、年収が100000ドルの場合に発生します。

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