ベストモデルの検出(2値応答)のデフォルト設定を指定

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ベストモデルの検出(2値応答)デフォルトのメソッドを指定します。デフォルトに加えた変更は、Minitabを終了しても、再度変更するまで維持されます。

ベストモデルを選択するための基準

最適モデルを生成する方法を選択します。いくつかの方法の結果を比較して、応用に最適な選択肢を決定できます。
  • 最大対数尤度: 最尤法は、データの尤度関数の最大値を検索します。
  • ROC曲線下の最大面積: ROC曲線下の最大面積は、多くのアプリケーションで適切に機能します。ROC曲線の下の面積は、事象を生成する可能性が最も高い行から、事象を生成する可能性が最も低い行をモデルがどの程度適切にランク付けしているかを測定します。
  • 最小誤分類率: 誤分類率を最小にするモデルの結果を表示するには、このオプションを選択します。誤分類率は、モデルがどのくらいの頻度で正しく、あるいは正しくないケースを予測しているのかを単純にカウントしたものです。

TreeNet® 分類モデルの個々のツリーの複雑さパラメータ

木の大きさを制限するには次のいずれかを選択します。
  • 木あたりの最大ターミナルノード数: 木のターミナルノードの最大数を表す2~2000の値を入力します。通常、6は計算速度と変数間の交互作用の調査のバランスが取れています。2の値は交互作用の調査を除外します。
  • 木の最大深度: 2~1000の値を入力して木の最大深さを表します。ルートノードは深さ1に対応します。多くのアプリケーションでは、4から6までの深さで、合理的に良いモデルが得られます。