최고의 모형 검색(계량형 반응) 예제

참고

이 명령은 에서 사용할 수 있습니다예측 분석 모듈. 모듈을 활성화하는 방법에 대한 자세한 내용은 여기를 클릭하십시오.

이 항목의 내용

최상의 모델 유형 검색
대체 모형 선택

최상의 모델 유형 검색

의료 시스템 연구원은 지역 의료 클리닉에서 데이터를 수집합니다. 특히 연구팀은 아픈 환자에 대한 의사의 초기 검사 데이터에 관심이 있습니다. 초기 검사가 끝나면 의사는 각 환자에게 질병의 중증도에 대한 점수를 부여합니다. 연구원들은 의사가 검사하기 전에 가장 아픈 환자의 우선 순위를 정하는 데 도움이되는 간단한 설문지를 개발하고자합니다. 팀은 주제 전문가와의 상담과 데이터의 초기 탐색을 통해 심각도 점수를 예측하기 위해 8개의 변수를 선택합니다. 연구원들은 모델을 더 구체화하기 전에 심각도 점수를 예측하는 데 가장 적합한 모델 유형을 결정하려고 합니다.

연구원들은 다중 회귀, TreeNet^®, Random Forests^® CART^® 및 MARS^®의 5 가지 유형의 모델의 예측 성능을 비교하는 데 사용합니다 최고의 모형 검색(계량형 반응) . 팀은 예측 성능이 가장 좋은 모델 유형을 추가로 탐색할 계획입니다.

다음 링크를 사용하여 다른 데이터 집합에 대한 각 모델 유형의 예를 볼 수 있습니다.

표본 데이터 질병.MTW를 엽니다.
예측 분석 모듈 > 자동화된 기계 학습 > 최고의 모형 검색(계량형 반응)을 선택합니다.
반응에 '질병 심각도 점수'을 입력합니다.
계량형 예측 변수에 '지금 증상의 수'을 입력합니다.
에 범주형 예측 변수'가래의 높은 생산'-'정상적인 활동에 대한 제한’를 입력합니다.
확인을 클릭합니다.

결과 해석

모델 선택 테이블은 모델 유형의 성능을 비교합니다. 다중 회귀 모델의 최대값은R²입니다. 다음 결과는 최상의 다중 회귀 모델에 대한 것입니다.

반응과 모형의 각 항 간의 연관성이 통계적으로 유의한지 여부를 확인하려면 항에 대한 p-값을 유의 수준과 비교하여 귀무 가설을 평가합니다. 귀무 가설은 항과 반응 간에 연관성이 없다는 것입니다. 일반적으로 0.05의 유의 수준(α 또는 알파로 표시됨)이 적절합니다. 0.05의 유의 수준은 실제로 연관성이 없는데 연관성이 존재한다는 결론을 내릴 위험이 5%라는 것을 나타냅니다. 이 결과에서 두 교호작용 항의 p-값이 0.05보다 큽니다. 심한 호흡 곤란*심한 두통 및 심한 두통*심한 수면 장애. 연구원이 다른 다중 회귀 모델을 탐색할 때 모델 성능 메트릭과 잔차 플롯을 사용하여 이러한 용어를 모델에 포함할 때의 효과를 탐색합니다.

모형 요약표는 훈련 R²와 검정R² 가 모두 약 91%임을 보여줍니다. 데이터 값이 적합치에서 얼마나 떨어져 있는지를 나타내는 검정 평균 제곱근 오차(RMSE)는 약 4입니다. RMSE는 질병 점수의 척도가 작기 때문에 연구자들은 적은 수의 질문이 환자의 우선 순위를 정하는 데 도움이되는 충분한 정보라고 낙관합니다.

비정상적인 정보에 대한 적합치 및 진단 표는 제안된 회귀 방정식을 잘 따르지 않는 데이터 점을 보여줍니다. 다음은 전체 데이터 집합의 적합 및 진단입니다.

문자 R은 잔차가 큰 점을 나타냅니다. 비정상적인 데이터 점을 검사하여 모형이 적합하지 않을 수 있는 예측 변수 값을 확인합니다. 문자 X는 레버리지가 높은 점을 나타냅니다. 레버리지가 높은 점에는 나머지 데이터 집합에 비해 비정상적인 예측 변수 조합이 있습니다.

큰 잔차와 높은 레버리지 포인트는 잠재적으로 영향력 있는 포인트입니다. 예를 들어, 영향력 있는 점을 포함하거나 제외함에 따라 계수가 통계적으로 유의하거나 유의하지 않은지 여부가 달라질 수 있습니다. 영향력 있는 관측치가 표시되면 관측치가 데이터 입력 오류인지 측정 오류인지 확인합니다. 관측치가 오차가 아니면 관측치가 결과에 얼마나 영향을 미치는지 확인합니다. 연구원이 모형을 더 탐색할 때 관측치가 있거나 없는 모형을 적합시킵니다. 그런 다음 계수, p-값,R²및 기타 모델 정보를 비교합니다. 영향력 있는 관측치를 제거한 경우 모형이 크게 달라지면 모형을 추가로 조사하여 모형을 잘못 지정했는지 확인합니다. 이 문제를 해결하기 위해 데이터를 추가로 수집해야 할 수도 있습니다.

적합된 질병 점수와 실제 질병 점수의 산점도는 훈련 데이터와 검정 데이터 모두에 대한 적합치와 실제 값 간의 관계를 보여줍니다. 점들은 대략 y=x의 기준선 근처에 있으며, 이는 모형이 데이터를 잘 적합시킨다는 것을 나타냅니다.

선형 항 및 순서 2의 항이 포함된 회귀 모델을 적합합니다.
제곱 손실 함수를 사용하여 6 TreeNet® 회귀 모델을 적합합니다.
교육 데이터 크기 1546과(와) 동일한 부트스트랩 표본 크기로 3 Random Forests® 분류 모델을 적합합니다.
최적의 CART® 회귀 모델을 적합합니다.
최적의 MARS® 회귀 모델을 적합합니다.
5 접기 교차 검증에서 최대 R-제곱이 있는 모델을 선택합니다.
행의 총 수: 1546
회귀 모형에 사용되는 행: 1546
트리 기반 모형에 사용되는 행: 1546

유형 내에서 최고의 모형	R-제곱(%)	평균 절대 편차
다중 회귀*	91.23	3.1011
MARS®	91.05	3.1604
TreeNet®	90.90	3.1613
Random Forests®	89.93	3.3248
CART®	86.11	3.9369

질병 심각도 점수	=	1.241 + 2.5386 지금 증상의 수 + 0.0 가래의 높은 생산_0 + 3.900 가래의 높은 생산_1 + 0.0 심한 호흡 곤란_0 + 0.94 심한 호흡 곤란_1 + 0.0 심한 두통_0 + 4.094 심한 두통_1 + 0.0 심한 수면 장애_0 + 3.884 심한 수면 장애 _1 + 0.0 전반적으로 기분이 매우 좋았습니다._0 + 3.473 전반적으로 기분이 매우 좋았습니다._1 + 0.0 정상적인 활동에 대한 제한 _0 + 3.140 정상적인 활동에 대한 제한_1 + 0.0 지금 증상의 수심한 호흡 곤란_0 + 0.373 지금 증상의 수심한 호흡 곤란_1 + 0.0 지금 증상의 수심한 가슴 통증_0 + 0.4765 지금 증상의 수심한 가슴 통증_1 + 0.0 심한 호흡 곤란심한 수면 장애_0 0 + 0.0 심한 호흡 곤란심한 수면 장애_0 1 + 0.0 심한 호흡 곤란심한 수면 장애_1 0 + 1.337 심한 호흡 곤란심한 수 면 장애_1 1 + 0.0 전반적으로 기분이 매우 좋았습니다.정상적인 활동에 대한 제한_0 0 + 0.0 전반적으로 기분이 매우 좋았습니다.정 상적인 활동에 대한 제한_0 1 + 0.0 전반적으로 기분이 매우 좋았습니다.정상적인 활동에 대한 제한_1 0 + 1.372 전반적으로 기분 이 매우 좋았습니다.정상적인 활동에 대한 제한_1 1

항	계수	SE 계수	T-값	P-값	VIF
상수	1.241	0.385	3.22	0.001
지금 증상의 수	2.5386	0.0593	42.81	0.000	1.95
가래의 높은 생산
1	3.900	0.225	17.35	0.000	1.10
심한 호흡 곤란
1	0.94	1.18	0.80	0.424	23.23
심한 두통
1	4.094	0.253	16.18	0.000	1.25
심한 수면 장애
1	3.884	0.284	13.69	0.000	1.73
전반적으로 기분이 매우 좋았습니다.
1	3.473	0.343	10.14	0.000	2.62
정상적인 활동에 대한 제한
1	3.140	0.424	7.40	0.000	3.98
지금 증상의 수*심한 호흡 곤란
1	0.373	0.133	2.81	0.005	26.80
지금 증상의 수*심한 가슴 통증
1	0.4765	0.0312	15.26	0.000	1.25
심한 호흡 곤란*심한 수면 장애
1 1	1.337	0.528	2.53	0.011	3.26
전반적으로 기분이 매우 좋았습니다.*정상적인 활동에 대한 제한
1 1	1.372	0.527	2.61	0.009	5.73

통계량	교육	검정
R-제곱	91.35%	91.23%
루트 평균 제곱 오차(RMSE)	4.1562	4.1679
평균 제곱 오차(MSE)	17.2741	17.3714
평균 절대 편차(MAD)	3.0798	3.1011

R-제곱(수정)	91.29%
R-제곱(예측)		91.19%

출처	DF	Adj SS	Adj MS	F-값	P-값
회귀	11	279881	25443.7	1472.94	0.000
지금 증상의 수	1	31655	31654.8	1832.51	0.000
가래의 높은 생산	1	5202	5201.8	301.14	0.000
심한 호흡 곤란	1	11	11.1	0.64	0.424
심한 두통	1	4520	4520.0	261.66	0.000
심한 수면 장애	1	3239	3238.8	187.50	0.000
전반적으로 기분이 매우 좋았습니다.	1	1776	1775.6	102.79	0.000
정상적인 활동에 대한 제한	1	945	945.4	54.73	0.000
지금 증상의 수*심한 호흡 곤란	1	136	136.4	7.90	0.005
지금 증상의 수*심한 가슴 통증	1	4023	4023.4	232.92	0.000
심한 호흡 곤란*심한 수면 장애	1	111	110.7	6.41	0.011
전반적으로 기분이 매우 좋았습니다.*정상적인 활동에 대한 제한	1	117	117.3	6.79	0.009
오차	1534	26498	17.3
적합성 결여	484	9247	19.1	1.16	0.025
순수 오차	1050	17251	16.4
총계	1545	306379

관측	질병 심각도 점수	적합치	잔차	표준화 잔차
11	66.670	56.757	9.913	2.40	R
13	52.380	41.177	11.203	2.71	R
16	59.520	48.604	10.916	2.64	R
33	50.000	60.657	-10.657	-2.57	R
48	64.290	55.416	8.874	2.14	R
52	61.900	53.369	8.531	2.06	R
54	50.000	41.598	8.402	2.03	R
56	50.000	58.328	-8.328	-2.02	R
58	38.100	46.485	-8.385	-2.03	R
106	59.520	49.028	10.492	2.53	R
114	59.520	47.160	12.360	2.99	R
128	69.050	58.328	10.722	2.59	R
144	50.000	40.471	9.529	2.30	R
173	47.620	56.757	-9.137	-2.21	R
174	42.860	34.000	8.860	2.14	R
191	42.860	52.051	-9.191	-2.23	R
198	59.520	48.411	11.109	2.68	R
202	73.810	64.046	9.764	2.36	R
205	47.620	37.559	10.061	2.43	R
213	35.710	34.970	0.740	0.18		X
217	16.670	19.053	-2.383	-0.58		X
239	47.620	58.328	-10.708	-2.59	R
241	71.430	66.311	5.119	1.25		X
243	14.290	24.088	-9.798	-2.36	R
304	50.000	41.130	8.870	2.14	R
307	14.290	10.920	3.370	0.83		X
352	64.290	51.254	13.036	3.15	R
369	38.100	49.275	-11.175	-2.70	R
391	16.670	32.073	-15.403	-3.72	R
392	0.000	11.395	-11.395	-2.75	R
395	0.000	13.934	-13.934	-3.36	R
424	40.480	52.504	-12.024	-2.90	R
425	47.620	34.597	13.023	3.16	R
474	47.620	38.538	9.082	2.21	R
479	40.480	30.896	9.584	2.31	R
489	16.670	25.023	-8.353	-2.02	R
491	30.950	24.348	6.602	1.61		X
493	57.140	44.339	12.801	3.09	R
495	35.710	25.480	10.230	2.47	R
509	38.100	26.696	11.404	2.77	R
520	73.810	58.328	15.482	3.75	R
537	38.100	28.358	9.742	2.35	R
550	14.290	24.458	-10.168	-2.45	R
583	42.860	53.369	-10.509	-2.54	R
694	19.050	21.817	-2.767	-0.68		X
720	59.520	65.602	-6.082	-1.49		X
722	40.480	32.066	8.414	2.03	R
802	30.950	42.586	-11.636	-2.81	R
805	30.950	39.868	-8.918	-2.16	R
814	40.480	32.073	8.407	2.03	R
823	61.900	48.148	13.752	3.33	R
833	33.330	44.054	-10.724	-2.60	R
859	38.100	49.275	-11.175	-2.70	R
868	47.620	37.789	9.831	2.38	R
891	30.950	19.945	11.005	2.66	R
893	28.570	48.860	-20.290	-4.92	R
905	45.240	55.416	-10.176	-2.46	R
924	54.760	56.019	-1.259	-0.31		X
977	64.290	53.107	11.183	2.72	R
983	57.140	47.683	9.457	2.29	R
988	50.000	44.501	5.499	1.34		X
993	73.810	64.046	9.764	2.36	R
997	33.330	24.458	8.872	2.14	R
1003	54.760	45.128	9.632	2.33	R
1025	33.330	47.705	-14.375	-3.49	R
1059	57.140	48.663	8.477	2.05	R
1105	47.620	37.319	10.301	2.49	R
1150	59.520	44.339	15.181	3.67	R
1160	52.380	40.051	12.329	2.97	R
1163	30.950	41.598	-10.648	-2.57	R
1165	69.050	56.757	12.293	2.97	R
1169	59.520	49.275	10.245	2.48	R
1198	42.860	51.516	-8.656	-2.09	R
1207	76.190	63.534	12.656	3.07	R
1213	26.190	40.278	-14.088	-3.41	R
1228	40.480	50.571	-10.091	-2.45	R
1235	59.520	50.175	9.345	2.26	R
1237	57.140	48.239	8.901	2.15	R
1246	64.290	55.416	8.874	2.14	R
1262	45.240	35.957	9.283	2.24	R
1263	57.140	43.951	13.189	3.18	R
1282	33.330	36.011	-2.681	-0.65		X
1284	45.240	56.564	-11.324	-2.74	R
1285	47.620	60.657	-13.037	-3.15	R
1303	26.190	36.567	-10.377	-2.51	R
1305	35.710	45.499	-9.789	-2.36	R
1311	30.950	40.089	-9.139	-2.21	R
1345	26.190	25.105	1.085	0.26		X
1353	42.860	53.175	-10.315	-2.49	R
1365	26.190	17.834	8.356	2.01	R
1377	47.620	35.222	12.398	3.00	R
1380	69.050	55.416	13.634	3.29	R
1384	50.000	38.496	11.504	2.78	R
1414	26.190	35.345	-9.155	-2.21	R
1502	61.900	50.195	11.705	2.84	R
1526	38.100	25.450	12.650	3.05	R
1535	14.290	24.088	-9.798	-2.36	R
1544	38.100	29.165	8.935	2.16	R
1548	50.000	40.455	9.545	2.31	R
1565	38.100	42.846	-4.746	-1.16		X
1582	66.670	55.437	11.233	2.72	R

대체 모형 선택

연구원들은 최상의 TreeNet^® 모델에 대한 결과를 조사하기로 결정합니다.

에 대한 최고의 모형 검색(계량형 반응)결과에서 을 선택합니다 대체 모델 선택.
모형 유형에서 TreeNet®를 선택합니다.
에서 기존 모형 선택R²의 값이 가장 좋은 6번째 모형을 선택합니다.
결과 표시을 클릭합니다.

결과 해석

이 분석에서는 300그루의 나무를 키우며 최적의 나무 수는 63개입니다. 이 모델은 학습률 0.1과 하위 표본 부분 0.7을 사용합니다. 최대 터미널 노드 수는 6개입니다.

방법

손실 함수	제곱 오차
최적 트리 수 선택 기준	최대 R-제곱
모형 검증	5-접기 교차 검증
학습률	0.1
하위 표본 부분	0.7
트리당 최대 터미널 노드 수	6
최소 단말 노드 크기	3
노드 분할을 위해 선택된 예측 변수 수	총 예측 변수 수 = 8
사용된 행	1546
사용되지 않은 행	70

반응 정보

평균	표준 편차	최소값	Q1	중위수	Q3	최대값
31.0110	14.0820	0	19.05	30.95	40.48	76.19

R-제곱 대 트리 수 그림은 성장한 트리 수에 대한 전체 곡선을 보여줍니다. 트리 수가 63개일 때 검정 데이터의 최적 값은 약 91%입니다.

모형 요약

전체 예측 변수	8
중요 예측 변수	8
성장한 트리 수	300
최적의 트리 수	63

통계량	교육	검정
R-제곱	91.93%	90.90%
루트 평균 제곱 오차(RMSE)	3.9992	4.2471
평균 제곱 오차(MSE)	15.9932	18.0375
평균 절대 편차(MAD)	2.9943	3.1613
평균 절대 백분율 오차(MAPE)	0.1088	0.1130