• 使用方法
TreeNet® 分類
操作を開始する前に
  • 概要
  • データに関する考慮事項
  • 例
  • 主要な予測変数の検出例
  • 予測の例
分析を実行する
  • データを入力する
  • 予測変数の除去
  • クラスの重みを指定する
  • 交互作用を指定する
  • 検証法の指定
  • 分析オプションを選択する
  • 表示するグラフを選択する
  • 表示する結果を選択する
  • 統計量を保存する
代替モデルを選択
  • 「主要予測変数の検出」から代替モデルを選択する
ハイパーパラメーターのチューニング
  • 評価するハイパーパラメーター値の選択
部分的依存プロットの追加
  • プロットする予測変数をさらに多く選択する
新しい結果を予測する
  • 新しい結果を予測する
  • 表示する予測結果を選択する
  • 予測統計量を保存する
結果を解釈する
  • 方法表
  • 応答情報表
  • モデル評価
  • ハイパーパラメーターの最適化
  • 負の平均対数尤度と木の数のプロット
  • ROC曲線下面積と木の数のプロット
  • 誤分類率と木の数プロット
  • モデル要約表
  • 相対変数重要度グラフ
  • 上位二元交互作用の強度表を表示する
  • 混同行列
  • 誤分類表
  • 受信者動作特性 (ROC) 曲線
  • ゲインチャートとリフトチャート
  • 事象確率の箱ひげ図
  • 部分依存プロット
  • 予測表
方法と計算式
  • 方法
  • 最適な木の数の選択
  • 応答情報
  • 予測変数の除去
  • ハイパーパラメーターのチューニング
  • 適合値と確率
  • モデル要約
  • 混同行列
  • 誤分類表
  • 上位二元交互作用の強度
  • 受信者動作特性 (ROC) 曲線
  • ゲインチャート
  • 累積リフトチャート
  • リフトチャート
  • 部分依存プロット