참고
이 명령은 에예측 분석 모듈서 사용할 수 있습니다. 모듈을 활성화하는 방법에 대한 자세한 내용은 여기를 클릭하십시오.
평균 로그 우도 대 트리 수 그림은 y축의 평균 음수 로그 우도와 x축의 트리 수를 그래프로 표시합니다. 평균 음수 로그 우도는 모형이 좋은 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.
ROC 곡선 아래 영역이 최적 모형의 트리 수를 결정하면 Minitab에는 ROC 곡선 아래 영역과 트리 수 그림이 표시됩니다. 최소 오분류 비율이 최적 모형의 트리 수를 결정하면 Minitab에는 오분류 비율 대 트리 수 그림이 표시됩니다.
해석
값이 작을수록 더 좋은 분류 모형을 나타냅니다. 기준선은 검증 결과의 최적 평균 음의 로그 우도와 모델 내 나무 수를 나타냅니다. 검증 결과의 곡선이 불충분한 모델을 나타내면, 학습률을 높이거나 작게, 또는 더 큰 하위 표본 비율로 분석할 수 있는 대안 설정으로 재시도할지 고려하세요.
