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応答適合対実値の散布図

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散布図を使用して、予測の正確性を評価します。また、分析で検証法を使用する場合、トレーニングデータとテストデータの木の正確性を比較することができます。

散布図では、実際の応答値がx軸に、適合応答値がy軸に表示されます。計算された線は、実際の値と応答値が等しい場合を表します。テストデータ内の外れ値または異常な点のクラスターは、より多くの調査に値するデータを示している可能性があります。

解釈

線が点のセットの中央を通過し、点が応答変数のスケールに対して線に近くなるのが理想的です。検証法を使用すると、トレーニングデータとテストデータ用に別々のプロットが作成されます。プロットを比較して、トレーニングデータと新しいデータに対する、木の相対的なパフォーマンスを調べることができます。トレーニングデータとテストデータの間で調査すべき違いを示す、さまざまなパターンを探すこともできます。

この散布図では、トレーニングデータセットとテストデータセットの点は、類似したパターンを示しています。この類似性は、新しいデータに対する木のパフォーマンスが、トレーニングデータに対するの木のパフォーマンスに近いということを示唆しています。

適合済みローン金額と実際のローン金額の散布図は、トレーニングデータとテストデータの両方の適合済み値と実際の値の関係を示しています。グラフ上のポイントにカーソルを合わせると、プロットされた値をより簡単に確認できます。この例では、すべての点が y=x の参照線の近くに落ちます。

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