TreeNet® 회귀 분석를 통한 주요 예측 변수 검색대체 모형 선택

개요

가장 중요하지 않은 예측 변수를 제거하는 데 사용하는 주요 예측 변수 검색 경우 Minitab 통계 소프트웨어는 최대 R2 값과 같은 분석에 대한 정확도 기준의 최상의 값을 가진 모형에 대한 결과를 생성합니다. Minitab을 사용하면 최적 모형을 식별하는 시퀀스에서 다른 모형들을 탐색할 수 있습니다. 일반적으로 다른 모형에 기준값이 최고에 가깝지만 예측 변수가 적은 경우 대체 모형을 선택합니다. 예측 변수가 적은 모형은 해석하기가 더 쉽고, 예측 정확도가 향상될 수 있으며, 보다 적은 수의 예측 변수로 작업할 수 있습니다.

예를 들어 다음 모형 선택 표에는 16단계가 있습니다. 최대 R2 값을 가진 모형은 11개의 예측 변수를 가지며 6단계에서 발생합니다. 14단계의 모형에는 0.1 미만의 낮은 R2 값이 있습니다. 14단계의 모형에는 3개의 예측 변수가 있습니다. 14단계에서 모형의 전체 결과 역시 관심사입니다.

TreeNet® 회귀 - 주요 예측 변수 검색: Strength vs Injection Pr, Injection Te, ...

예측 변수 제거 플롯

중요하지 않은 예측 변수를 제거하여 모형 선택 검정 최적의 숫자 R-제곱 예측 변수의 트리의 모형 수(%) 제거된 예측 변수 1 300 89.32 21 없음 2 300 89.34 19 플라스틱 유량, 위치 변경 3 300 89.39 18 건조 온도 4 300 89.46 17 용융 온도 구역 2 5 300 89.51 16 플라스틱 온도 6 300 89.50 15 공식 7 300 89.59 14 홀드 압력 8 300 89.57 13 나사 쿠션 9 300 89.69 12 용융 온도 구역 4 10 300 89.70 11 배압 11 300 89.86 10 용융 온도 구역 1 12 300 89.90 9 건조 시간 13 300 89.92 8 측정 시 온도 14 300 90.06 7 용융 온도 구역 5 15 300 90.16 6 용융 온도 구역 3 16* 300 90.23 5 나사 회전 속도 17 300 89.96 4 사출 온도 18 297 79.37 3 냉각 온도 19 244 66.64 2 사출 압력 20 164 46.19 1 기계 알고리즘은 각 단계에서 하나의 예측 변수와 중요도 0인 예측 변수를 제거했음. * 선택한 모형은 최대 R-제곱을 갖습니다. 선택한 모형에 대한 출력이 따릅니다.

분석 수행

출력에서 대체 모형 선택을 클릭합니다. 제거된 예측 변수의 수에 대한 기준 그림과 단계를 요약하는 표를 보여주는 대화 상자가 열립니다.

기준 비교

대체 모형을 선택하려면 그래프의 점 또는 표의 행을 클릭합니다. 결과 표시을(를) 눌러 해당 모형에 대한 결과를 생성합니다.

결과를 표시하면 출력의 단추를 클릭하여 모형의 하이퍼파라미터를 조정하거나 모형에서 예측을 할 수 있습니다. 자세한 내용은 TreeNet® 회귀 분석를 통한 모형 적합 및 주요 예측 변수 검색에 대해 평가할 하이퍼파라미터 값 선택 또는 TreeNet® 회귀 분석를 통한 모형 적합 및 주요 예측 변수 검색에 대한 새로운 결과 예측(으)로 이동하십시오.

두 개의 분석 또는 보고서 결과를 비교하려면 탐색기에서 두 번째 항목을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 분할 보기에서 열기을(를) 선택합니다.

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