TreeNet® 분류를 통한 주요 예측 변수 검색에 대한 방법 및 공식

참고

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예측 제거 분석은 먼저 모든 예측 변수가 있는 모형을 빌드합니다. 이 분석은 해당 모형을 사용하여 모든 예측변수의 중요도 점수를 계산합니다. 다음 단계는 분석에서 중요하지 않은 예측 변수 또는 중요한 예측 변수를 제거하는지 여부에 따라 달라집니다.

중요한 예측 변수
분석은 예측 변수의 중요도 점수를 순서대로 정렬하는 것으로 시작됩니다. 분석에서 중요하지 않은 예측 변수를 제거하면 분석은 정렬된 리스트에서 가장 중요하지 않은 예측 변수를 제거하여 순차 모형을 빌드합니다. 보다 구체적으로, 각 모형 단계에서 분석은 중요도 점수가 0이고 지정된 수의 가장 중요하지 않은 예측 변수를 가진 예측 변수를 제거합니다. 이 분석은 예측 변수의 이 하위 집합을 가진 모형을 빌드합니다. 이 분석은 해당 모형을 사용하여 분석에 남아 있는 모든 예측 변수의 중요도 값을 다시 계산합니다. 최대 제거 단계 수에 대한 예측 변수 제거 및 모형 구성 반복 단계입니다.
중요한 예측 변수
분석은 예측 변수의 중요도 점수를 순서대로 정렬하는 것으로 시작됩니다. 분석에서 중요한 예측 변수를 제거하면 분석은 정렬된 리스트에서 가장 중요한 예측 변수를 제거하여 순차 모형을 빌드합니다. 보다 구체적으로, 각 모형 단계에서 분석은 이전 모형에서 가장 중요한 예측 변수없이 모형을 구축합니다. 이 분석은 해당 모형을 사용하여 분석에 남아 있는 모든 예측 변수의 중요도 점수를 다시 계산합니다. 최대 제거 단계 수에 대한 예측 변수 제거 및 모형 구성 반복 단계입니다.

모형 선택 표에서 모형 요약 통계 계산에 대한 자세한 내용은 TreeNet® 분류를 통한 모형 적합 및 주요 예측 변수 검색에 대한 모형 요약의 방법 및 공식(으)로 이동합니다.

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