TreeNet® 回帰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 R2の最大値など、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16のステップを持ちます。R2の最大値を持つモデルは11の予測変数を持ち、ステップ6で発生します。ステップ14のモデルは、0.1未満のR2値を有します。ステップ14のモデルは、3つの予測変数を持ちます。ステップ14のモデルからの完全な結果も検討対象です。

TreeNet® 回帰 - 主要な予測変数を検出:強度対注入Pr、注射Te、..

予測変数の削除プロット

重要でない予測変数を削除するモデル選択 テスト 最適な数 R二乗 木の数のモデル(%) 予測変数 削除された予測変数 1 300 89.32 21 なし 2 300 89.34 19 プラスチック流量, 変更位置 3 300 89.39 18 乾燥温度 4 300 89.46 17 溶融温度ゾーン 2 5 300 89.51 16 プラスチック温度 6 300 89.50 15 フォーミュラ 7 300 89.59 14 ホールド圧力 8 300 89.57 13 ねじクッション 9 300 89.69 12 溶融温度ゾーン 4 10 300 89.70 11 バックプレッシャー 11 300 89.86 10 溶融温度ゾーン 1 12 300 89.90 9乾燥時間 13 300 89.92 8 測定時の温度 14 300 90.06 7 溶融温度ゾーン 5 15 300 900.16 6 溶融温度ゾーン 3 16* 300 90.23 5 ねじ回転速度 17 30 89.96 4 射出温度 18 297 79.37 3 冷却温度 19 244 66.64 2 射出圧力 20 164 46.19 1 機械 アルゴリズムは、各ステップで1つの予測変数と重要度が0の予測変数を削除。* 選択したモデルは最大R二乗を持ちます。選択したモデルの出力は次のとおりです。

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® 回帰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® 回帰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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