の部分依存プロットの予測子をさらに選択します。 ベストモデルの検出(2値応答)

予測分析モジュール > 自動機械と学習 > ベストモデルの検出(2値応答)を実行します。結果で 一予測変数プロットまたは二予測変数プロットを選択します 。

このコマンドは、予測分析モジュールで使用できます。モジュールをアクティブにする方法については、ここをクリックしてください

最適なモデルタイプがTreeNet® モデルの場合、結果には部分依存プロットが含まれます。結果にない部分依存プロットがモデルから使用可能な場合は、結果でまたは 一予測変数プロットを選択できます 二予測変数プロット 。使用可能なプロットは、元の結果に存在しなかったプロット、または削除されたプロットです。ボタンは、モデルのワークシートがプロジェクト内にある場合にのみアクティブになります。

予測子の部分依存プロットを 1 つ追加します

プロットにまだ存在しないモデル内の単一の予測変数に対して、プロットを追加できます。
  1. 結果で選択します 一予測変数プロット
  2. 予測変数に、プロットする予測変数を入力します。
  3. OKをクリックします。

一予測変数部分従属プロットに対する新しいプロットは、セクションの最後にあります 。

2 つの予測子の部分依存プロットを追加します

プロットにまだ存在しないモデル内の任意の予測変数ペアに対して、プロットを追加できます。最初、予測変数の表には、結果にプロットがないモデル内の最強の5つの交互作用が含まれています。次の手順を実行して、プロットを追加します。

  1. 結果で選択します 二予測変数プロット
  2. テーブルの行に、プロットのx軸の予測変数をX予測変数に入力します。次に、プロットのy軸の同じ行の予測変数を Y予測変数入力します。
  3. テーブル内のいずれかの行に連続予測変数のペアが含まれている場合、 タイプの選択がアクティブになります。曲面プロット、等高線プロット、またはその両方を作成するかどうかを選択します。
  4. OKをクリックします。

二予測変数部分従属プロットに対する新しいプロットは、セクションの最後にあります 。