참고
이 명령은 에예측 분석 모듈서 사용할 수 있습니다. 모듈을 활성화하는 방법에 대한 자세한 내용은 여기를 클릭하십시오.
ROC 곡선 아래 영역 대 트리 수 그림은 y축의 ROC 곡선 아래 영역과 x축의 트리 수를 표시합니다. ROC 곡선 아래 면적은 모형이 올바른 분류자인지 여부를 나타냅니다. 분석이 검증 방법을 사용할 경우, 그래프에는 검증 결과가 표시된 선이 포함됩니다. 검증 결과를 활용해 모델의 성능을 평가하여 새로운 관측을 예측하세요. 학습 결과와 검증 결과를 비교하여 학습 데이터셋 모델에 과적합 문제가 있는지 확인하세요.
최대우도 값이 최적 모형의 트리 수를 결정하면 Minitab에는 평균 로그 우도 대 트리 수 그림이 표시됩니다. 최소 오분류 비율이 최적 모형의 트리 수를 결정하면 Minitab에는 오분류 비율 대 트리 수 그림이 표시됩니다.
해석
분류 트리의 경우 ROC 곡선 아래 면적 값 범위는 0.5에서 1 사이입니다. 값이 클수록 더 좋은 분류 모형을 나타냅니다. 이항 모형이 등급을 완벽하게 구분할 수 있는 경우 곡선 아래 면적은 1입니다. 이항 모형이 임의 할당보다 등급을 더 잘 구분할 수 없는 경우 곡선 아래 면적은 0.5입니다.
기준선은 검정 데이터에 대한 ROC 곡선 아래의 최적 영역과 모형의 트리 수를 나타냅니다.
이상적으로는 트리 수가 증가할수록 검증 결과의 곡선이 증가하고, 경우에 따라 최대 점수에 도달한 후 레벨링되거나 감소하는 것이 좋습니다. 검증 결과의 곡선의 최대값이 이상적이지 않으면, 학습률과 하위 표본 분율을 조정해 비교해 보세요.
