Random Forests® 회귀 분석에 대한 결정계수 대 트리 수 그림

참고

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R-제곱 대 트리 수 그림은 OOB 데이터에 대해 y축에 R2 값을 그리고 x축에 트리 수를 표시합니다. R2 값은 모형이 좋은 적합인지 여부를 나타냅니다.

이 분석의 경우 관측치 수는 2930입니다. 300개의 각 부트스트랩 표본은 2930개의 관측치를 대체하면서 임의로 선택하여 트리를 만듭니다. R2 값은 약 90.90%입니다.

해석

R2의 더 높은 값은 더 좋은 모형을 나타냅니다. 수렴하는 선은 트리 수가 충분하다는 것을 시사합니다. 선이 수렴되지 않으면 더 많은 트리가 더 나은 예측 결과를 제공하는지 확인하기 위해 더 많은 수의 부트스트랩 표본으로 분석을 다시 실행합니다. 모형이 부족한 것 같으면 노드 분할 예측 변수 수 또는 내부 노드를 분할하는 최소 사례 수와 같은 대체 설정으로 분석을 다시 시도할지 여부를 고려합니다.

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