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。
負の平均対数尤度と木の数のプロットでは、y軸に負の平均対数尤度をプロットし、x軸上の木の数をプロットします。負の平均対数尤度は、モデルが良い分類子であるかどうかを示します。検定結果を使用して、モデルのパフォーマンスを評価して新しい観測値を予測します。トレーニング結果とテスト結果を比較して、トレーニングデータセットのモデルに過剰適合の問題があるかどうかを確認します。
ROC曲線の下の面積が最適なモデルの木の数を決定すると、MinitabはROC曲線下面積と木の数のプロットを表示します。最小誤分類率が最適モデルの木の数を決定する場合、Minitabは誤分類率と木の数プロットを表示します。
解釈
値が小さいほど、分類モデルが適切であることを示します。参照線は、検定データの最適な負の平均対数尤度とモデル内の木の数を示します。テスト曲線が不十分なモデルを示している場合は、学習率の大きさや小ささなどの代替設定で分析を再試行するか、またはサブサンプル割合を大きくするかを検討してください。
