注
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。
散布図を使用して、予測の正確性を評価します。また、分析で検証法を使用する場合、トレーニングデータと検定データのモデルの正確性を比較することができます。
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。テストデータ内の外れ値または異常な点のクラスターは、より多くの調査に値するデータを示している可能性があります。
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。検証手法を使用した場合、結果にはトレーニングデータとテストデータの別々のプロットが含まれます。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、モデルの相対的なパフォーマンスを調べることができます。トレーニングデータとテストデータの間で調査すべき違いを示す、さまざまなパターンを探すこともできます。
この散布図では、トレーニングデータセットとテストデータセットの点は、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モデルのパフォーマンスが、トレーニング データに対するモデルのパフォーマンスに近いことを示唆しています。
適合済みローン金額と実際のローン金額の散布図は、トレーニングデータとテストデータの両方の適合済み値と実際の値の関係を示しています。グラフ上のポイントにカーソルを合わせると、プロットされた値をより簡単に確認できます。この例では、ほとんどのポイントが y=x の基準線のほぼ近くにあります。
