분석에 표시할 그래프를 선택합니다.
사용 가능한 그림은 최적의 트리 수를 선택하도록 선택한 기준에 따라 다릅니다. 그림은 기준과 트리 수 사이의 관계를 보여줍니다.
- 평균 로그 우도 대 트리 수 그림
- ROC 곡선 아래 면적 대 트리 수 그림
- 오분류 비율 대 트리 수 그림
- 변수 중요도 차트
- 변수 중요도 차트는 예측 변수의 상대적 중요도를 보여주며, 중요한 변수의 전부 또는 일부를 표시할지 선택할 수 있습니다. 변수는 기본 분할로 사용되는 경우 중요합니다.
- 모든 중요한 변수 표시: 기본적으로 이 차트에는 모든 중요한 변수가 표시됩니다.
- 중요한 변수의 백분율 표시: 표시할 중요 변수의 백분율을 지정합니다. 0에서 100 사이의 값을 입력합니다.
- 모든 예측 변수 표시: 모든 예측 변수가 중요한 변수인지 여부를 표시합니다.
- 수신자 검사 특성(ROC) 곡선
- 수신자 검사 특성(ROC) 곡선은 모형이 등급을 구별하는 능력을 보여줍니다. ROC 곡선은 가양성률(FPR)에 대해 진양성률(TPR)을 플로팅합니다.
- 이익 차트
- 누적 이익 차트는 모집단의 일부에서 모형의 효과를 보여줍니다. 이익 차트는 백분율 대비 모집단(%)의 진양성률을 표시합니다.
- 향상도 차트
- 향상도 차트는 예측 모형의 효과를 보여줍니다. 차트는 누적 향상도와 % 모집단을 플로팅하고 예측 모형의 유무에 관계없이 얻은 결과 간의 차이를 표시합니다. 향상도 차트에 대한 누적 또는 누적되지 않음을(를) 지정할 수 있습니다.
- 사건 확률의 상자 그림
- 이항 반응의 경우 사건 확률의 상자 그림은 검정 및 학습 데이터에 대한 모든 사건 확률 분포를 표시합니다.
- 상위 K 중요 변수에 대한 하나의 예측 변수 부분 종속성 플롯, K =
- 하나의 예측 변수 부분 종속성 플롯은 기본적으로 상위 4개의 중요한 변수에 대해 적합된 절반 로그 승산비 값을 표시합니다. 표시할 중요한 변수 개수를 늘리거나 줄일 수 있습니다. 결과가 나면 한 예측 변수 플롯 아래의 플롯에 대해 더 많은 예측 변수 선택를 클릭하여 더 많은 예측 변수에 대한 플롯을 표시합니다.
- 상위 K 중요 변수에 대한 두 개의 예측 변수 부분 종속성 플롯, K =
- 두 개의 예측 변수 부분 종속성 플롯은 기본적으로 상위 2개의 중요한 변수에 대해 적합된 절반 로그 승산비 값을 표시합니다. 표시할 중요한 변수 개수를 늘리거나 줄일 수 있습니다. 결과가 나면 두 예측 변수 플롯 아래의 플롯에 대해 더 많은 예측 변수 선택를 클릭하여 더 많은 예측 변수 쌍에 대한 플롯을 표시합니다.
- 범주형 예측 변수가 있는 그림의 경우 Minitab은 적합된 값의 산점도를 표시합니다. 계량형 예측 변수의 경우 표면, 등고선 그림 또는 둘 다 지정할 수 있습니다.