で表示するグラフを選択するCART^® 分類

分析で表示するグラフを選択します。

ツリー図

ツリー図は最適な木を示しています。図を右クリックして、詳細ビューとノード分岐ビューを切り替えることができます。ツリーの詳細ビューにはカテゴリとカウントが含まれ、ノード分割ビューには、各ノードで使用される変数のみを含むモデルの概要ビューが表示されます。

誤分類コスト対ターミナルノード数のプロット

誤分類コスト対ターミナルノード数プロットは、分類誤差とツリーサイズとの関係を示しています。ツリー図に表示する他のツリーを選択するには、ノード数が異なるツリーを選択します。

変数の重要度グラフ

変数重要度グラフには、予測変数の相対的な重要度が表示されます。重要な変数のすべてを表示するか、または一部を表示するかを選択できます。変数は、最良の分岐変数および代理変数として使用される場合に重要とされます。

• すべての重要な変数を表示する: デフォルトでは、このグラフには重要な変数がすべて表示されます。
• 重要な変数のパーセンテージを表示する: 表示する重要な変数のパーセントを指定します。0～100の範囲の値を入力します。
• すべての予測変数を表示する: すべての予測変数を重要変数であるかどうかに関わらず表示します。

受信者動作特性 (ROC) 曲線

受信側動作特性 (ROC) 曲線は、ツリーがクラスを区別する能力を示します。ROC曲線は、偽陽性率（FPR）に対して真陽性率（TPR）をプロットします。

ゲインチャート

累積ゲインチャートは、母集団の一部におけるモデルの効果を示しています。ゲイン チャートは、% class 対 % population をプロットします。

リフトチャート

リフトチャートは、予測モデルの有効性を示しています。グラフでは、累積リフトと母集団の割合をプロットし、予測モデルを使用して得られた結果と予測モデルなしで得られた結果の差を表示します。累積や非累積を、リフトチャートに対して指定することができます。