TreeNet® 회귀 분석를 통한 모형 적합주요 예측 변수 검색에 대한 모형 요약의 방법 및 공식

참고

이 명령은 예측 분석 모듈에서 사용할 수 있습니다. 모듈을 활성화하는 방법에 대한 자세한 내용은 여기를 클릭하십시오.

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중요한 예측 변수

상대적 중요도가 양수인 예측 변수의 수입니다.
TreeNet® 회귀 분석 모형은 일반화 잔차를 반응 변수로 사용하는 작은 회귀 트리 시퀀스에서 비롯됩니다. 단일 트리의 예측 변수에 대한 모형 개선 점수의 계산에는 두 단계가 있습니다.
  1. 예측 변수가 노드를 분할할 때 평균 제곱 오류의 감소를 찾습니다.
  2. 예측 변수가 노드 스플리터인 모든 노드에서 모든 감소를 추가합니다.

그런 다음 예측 변수의 중요도 점수는 모든 트리에 걸쳐 모형 개선 점수의 합계와 같습니다.

R-제곱

R2은 결정계수라고도 합니다.

루트 평균 제곱 오차(RMSE)

평균 제곱 오차(MSE)

평균 절대 편차(MAD)

평균 절대 백분율 오차(MAPE)

표기법

용어설명
yi 관측된 반응 값
평균 반응
적합 반응
N행 수
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