このコマンドは、で使用できます予測分析モジュール。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。
ベストモデルの検出(2値応答) を使用して最も重要度の低い予測変数を削除する場合、Minitab統計ソフトウェアは、最小平均対数尤度など、分析の精度基準の最適値を使用してモデルの結果を生成します。Minitabでは、他のモデルや他のタイプのモデルの結果を調べることができます。たとえば、別の種類のモデルで同様の予測精度が得られる場合、各タイプのモデルで同じ予測変数が重要かどうかを判断できます。
項目のIDは、アプリケーションのタイプによって決まります。CART® と二項ロジスティック回帰モデルの場合、検索から最適なモデルの結果を調べることができます。ランダム フォレスト® および TreeNet® モデルの場合、検索で任意のモデルの結果を調べることができます。Random Forests® と TreeNet® モデルの場合、ハイパーパラメーターを調整して、検索のハイパーパラメーターよりも優れた値を生成する組み合わせを検索することもできます。
既存のモデルを選択して、検索からいずれかのモデルの結果を生成します。新しいモデルに適合するハイパーパラメーターを指定して、モデルのパフォーマンスを向上させるハイパーパラメーターの組み合わせを探します。
最適なモデルの検索では、内部ノードの最小サイズが異なる最大 3 つのランダム フォレスト® モデルが生成されます。リストからモデルを選択し、クリック 結果を表示 してそのモデルの結果を生成します。
既存のモデルを選択して、検索からいずれかのモデルの結果を生成します。新しいモデルに適合するハイパーパラメーターを指定して、モデルのパフォーマンスを向上させるハイパーパラメーターの組み合わせを探します。
最適なモデルの検索では、ハイパーパラメーターの組み合わせごとに、TreeNet® モデルが生成されます。リストからモデルを選択し、クリック 結果を表示 してそのモデルの結果を生成します。
解析では、すべてのハイパーパラメーターを指定する必要があります。 結果を表示 クリックして、新しいモデルのハイパーパラメーターを評価します。結果には、ハイパーパラメーターのさまざまな組み合わせの最適性基準と、モデルの結果を、分析の精度基準の最適な値 (平均 -対数尤度の最小値など) と比較する表が含まれます。
最適な ロジスティック回帰モデルの結果結果を表示 モデルタイプの検索から最適な二項ロジスティック回帰モデルの結果を生成するには、選択してクリックします。
最適 CART®モデルの結果結果を表示 なタイプのモデルの検索から最適な CART® モデルの結果を生成するには、選択してクリックします。