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。
R-2乗と木のプロット数では、Y軸にR2の値が表示され、x 軸に木の数が表示されます。R2の値は、モデルが適合してい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。
この分析は500本のツリーを育てます。最適な木の数は500です。樹木の数が500の場合の試験データのR2 値は約86.79%である。
絶対偏差損失関数が最適なモデルの木の数を決定すると、MinitabにMADと木の数プロットが表示されます。
解釈
R2の値が高いほど、モデルが優れていることを示します。基準線は、テストデータの最適なR2値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。
