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モデル要約の方法と計算式

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重要な予測変数

正の相対重要度を持つ予測変数の数。
TreeNet® 回帰モデルは、応答変数として一般化残差を使用する小さな回帰木の系列から取得されます。単一木からの予測変数のモデル改善スコアの計算には、次の2つのステップがあります。
  1. 予測変数がノードを分岐したときの平均二乗誤差の減少を見つけます。
  2. 予測変数がノード分岐であるすべてのノードからすべての減少を追加します。

次に、予測変数の重要度スコアは、すべての木でモデル改善スコアの合計と等しくなります。

R二乗

R2は、決定係数としても知られています。

二乗平均平方根誤差 (RMSE)

平均二乗誤差 (MSE)

平均絶対偏差 (MAD)

平均絶対パーセント誤差 (MAPE)

表記

用語説明
yi観測された応答値
平均応答
適合する応答値
N行数
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