散布図を使用して、予測の正確性を評価します。解析が検証技術を用いる場合、訓練データと検証結果の木の精度を比較することもできます。
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。検証結果に異常値や点のクラスターがある場合、さらなる調査が必要なデータを示すことがあります。
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。検証技術を使うと、Minitabはトレーニングデータと検証結果ごとに別々のプロットを作成します。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。また、訓練データと検証結果の間に違いを示す異なるパターンを探して調査することもできます。
この散布図では、訓練データと交差検証結果のポイントが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木のパフォーマンスに近いことを示唆しています。
