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。
残差の箱ひげ図を使用して、モデルの全体的な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。
箱ひげ図には、実際の値と適合値の差が表示されます。最も近い四分位数から四分位間の1.5倍以上の範囲にある点には、個別の記号がつけられます。
解釈
残差が応答変数のスケールに対して0に近い値となるのが理想的です。検証法を使用すると、トレーニングデータとテストデータ用に別々のプロットが作成されます。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。
これらの箱ひげ図は、IQR がトレーニング データセットよりもテスト データセットの方がはるかに大きいことを示しています。この差は、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のモデルのパフォーマンスほど良好ではないということを示唆しています。また、個々のシンボルで表される大きな残差は、モデルがすべてのデータにうまく適合しないことを示す可能性があります。
