から代替モデル 主要な予測変数を検出 を選択します。 TreeNet^® 回帰

を使用して主要な予測変数を検出最も重要度の低い予測変数を削除する場合、Minitab統計ソフトウェアは R²の最大値など、分析の精度基準の最適値を使用してモデルの結果を生成します。Minitabでは、最適なモデルの特定につながるシーケンスから他のモデルを探すことができます。一般的に、別のモデルが最適値に近い基準値を持つが、予測変数が少ない場合は、代替モデルを選択します。予測変数が少ないモデルは、解釈が容易で、予測精度が向上し、少数の予測変数で作業できます。

たとえば、次のモデル選択表は20のステップを持ちます。R²の最大値を持つモデルは5の予測変数を持ち、ステップ16で発生します。ステップ17のモデルは、0.1未満のR²値を有します。ステップ17のモデルは、4つの予測変数を持ちます。ステップ17のモデルからの完全な結果も検討対象です。

出力の代替モデルの選択をクリックします。排除された予測変数の数に対する基準のプロットと、ステップの要約表を表示するダイアログボックスが開きます。

代替モデルを選択するには、グラフ上の点または表の行をクリックします。結果を表示を押下して、そのモデルの結果を作成します。

結果が表示されたら、出力内のボタンをクリックして、モデルのハイパーパラメーターを調整したり、モデルから予測を行うことができます。詳細は、TreeNet® 回帰で適合モデルおよび主要な予測変数を検出を評価するハイパーパラメーター値を選択するまたはTreeNet® 回帰で適合モデルおよび主要な予測変数を検出の新しい結果を予測するを参照してください。