CART^® 回帰の分析オプションを選択する

分析オプションを選択します。

ノード分岐法

決定木を生成する分岐方法を選択します。両方の分岐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。

• 最小二乗誤差: 最小二乗誤差の方法は、多くの応用で良好に機能するデフォルトの方法です。最小二乗誤差の方法は、二乗誤差の合計を最小にします。
• 最小絶対偏差: 最小絶対偏差の方法は、誤差の絶対値の合計を最小にするものです。

最適な木を選択するための基準

最小二乗誤差がノード分岐方法の基準の場合、これらの基準から選択して、結果の木を生成します。さまざまな木の結果を比較して、応用に最適な選択肢を決定できます。

最大R二乗

最大R二乗値をもつ木の結果を表示するには、このオプションを選択します。

最大R二乗のK標準誤差内；K=

最大R²値をもつ木のK標準誤差内にあるR²値をもつ最小の木を選択するには、このオプションを選択します。デフォルトではK=1なので、結果の木は最大R²値の1標準誤差内のR²値をもつ最小の分類木になります。

最小絶対偏差がノード分岐方法として選択されている場合、これらの基準から選択して、結果の木を選びます。さまざまな木の結果を比較して、応用に最適な選択肢を決定できます。

最小平均絶対偏差

平均絶対偏差が最小の木の結果を表示するには、このオプションを選択します。

K標準誤差内での最小平均絶対偏差、K=

このオプションを選択すると、最小平均絶対偏差の木のK標準誤差内の平均絶対偏差をもつ木が選択されます。デフォルトでは、K=1で、結果の木は最小絶対偏差の1標準誤差内の平均絶対偏差をもつ最小の分類木になります。

欠損値のある予測変数の代理変数の数

予測変数に欠損値がある場合に検索する代理変数の数を入力します。多くの予測変数に同様の欠損値のパターンがある場合は、代理変数の数を増やす必要があります。

この数値は、探す対象となる代理変数の最大数を表します。ただし、この数の代理変数が実際には見つからない場合があります。

デフォルト値は10です。

内部ノードを分岐する最小ケース数

内部ノードで分岐されるケースの最小数を表す値を入力します。デフォルトは10です。サンプルサイズが大きい場合、この最小値を増やす必要がある場合があります。たとえば、内部ノードにケースが10個以上ある場合、Minitabは分割を実行しようとします。内部ノードに9個以下のケースがある場合、分割は実行されません。

内部ノードの制限は、ターミナルノードの制限の少なくとも 2倍にする必要があり、比率が大きいほど優れています。ターミナルノードの制限の3倍以上の内部ノードの制限で、適度な数の分岐変数を使用できます。

ターミナルノードで許容される最小ケース数

ターミナルノードに分割できるケースの最小数を表す値を入力します。デフォルトは3です。サンプルサイズが大きい場合、この最小値を増やす必要がある場合があります。たとえば、ある分岐で3ケース未満のノードが生成される場合、分岐は実行されません。

木の最大深度

木の最大深さを表す値を入力します。ルートノードは深さ1に対応します。最適な木を確実に取得する場合は、処理速度が低下しますが、より深い木を許容する必要があります。

重み

ケースの重みを含む列を入力します。この列の行数は、応答列と同じである必要があります。値は0以上である必要があります。Minitabでは、欠損値またはゼロを含む行は分析から除外されます。