TreeNet® 회귀 분석를 통한 모형 적합주요 예측 변수 검색에 대한 MAD 대 트리 수 그림

참고

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MAD 대 트리 수 그림은 y축의 평균 절대 편차와 x축의 트리 수를 표시합니다. 평균 절대 편차는 모형이 좋은 적합인지 여부를 나타냅니다. 검정 결과를 사용하여 새 관측치를 예측하기 위해 모형의 성능을 평가합니다. 학습 결과와 검정 결과를 비교하여 학습 데이터 세트의 모형에 과대 적합 문제가 있는지 확인합니다.

이 분석은 5000개 트리를 증가시킵니다. 최대 트리 수는 4905입니다. 트리 수가 4905일 때 검정 데이터에 대한 최적의 값은 약 39580입니다.

제곱 오차 또는 손실 함수 방법이 최적의 모형에 대한 트리 수를 결정하면 Minitab에는 R2 대 트리 수 그림이 표시됩니다.

해석

MAD 값이 작을수록 더 적합한 모형을 나타냅니다. 기준선은 검정 데이터에 대한 최적의 MAD 값과 모형의 트리 수를 나타냅니다. 검정 곡선이 부족한 모형을 나타내는 경우 학습률이 더 크거나 더 작거나 또는 더 큰 하위 표본 분수와 같은 대립 설정으로 분석을 다시 시도할지 여부를 고려합니다.

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