TreeNet^® 回帰による適合モデルおよび主要な予測変数を検出のデータに関する考慮事項

有効な結果が確実に得られるようにするため、データの収集、分析の実行、および結果の解釈時には、次のガイドラインを考慮してください。

応答変数は連続量である

連続変数は測定および順序付けが可能で、2値間の間の数は無限です。たとえば、タイヤのサンプルの直径は連続変数です。

応答変数のデータは数値である必要があります。

応答変数がカテゴリである場合は、TreeNet^® 分類で適合モデルまたは主要な予測変数を検出を使用してください。

予測変数は、連続またはカテゴリである場合があります。

連続予測変数またはカテゴリー予測変数の組み合わせを使用できます。ただし、各予測変数の列の長さは応答列と同じ長さである必要があります。欠損値は許容されます。

• すべての連続予測変数は数値である必要があります。
• カテゴリ予測変数は、テキストまたは数値である可能性があります。

ケースの数が2000を超える場合は、テストセットが推奨されます。

デフォルトでは、ケースの数が2000以下の場合、交差検証が使用されます。ケースの数が2000を超える場合、Minitabではテストセットが使用されます。通常、交差検証は優れた検証法ですが、結果を計算するためにより多くの時間が必要です。テストセットによる検証は、交差検証法では時間がかかりすぎる場合に役立ちます。

適合モデルおよび主要な予測変数を検出における検証法の設定の詳細については、TreeNet® 回帰で適合モデルおよび主要な予測変数を検出の検証法を指定するを参照してください。