注
このコマンドは、 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。
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。検証手法を用いる分析では、プロットに検証結果の線が含まれます。検証結果を用いてモデルのパフォーマンスを評価し、新たな観測を予測します。トレーニング結果と検証結果を比較し、トレーニングデータセットのモデルに過学習の問題がないか確認してください。
ROC曲線下の面積が最適モデルの木の数を決定する場合、MinitabはROC曲線下面積と樹木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。参照線は検証結果の最適平均負の対数尤度とモデル内の木の数を示します。検証結果の曲線が不十分を示している場合は、学習率を大きくしたり小さくしたり、サブサンプルの割合を大きくするかなど、別の設定で再挑戦するかを検討してください。
