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TreeNet^® 분류를 통한 모형 적합 및 주요 예측 변수 검색에 대한 등급 가중치 지정

예측 분석 모듈 > TreeNet® 분류 > 모형 적합 > 클래스 가중치

예측 분석 모듈 > TreeNet® 분류 > 주요 예측 변수 검색 > 클래스 가중치

참고

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

등급 가중치를 사용하면 반응 변수의 각 등급에 대한 가중치를 지정할 수 있습니다. 예를 들어 한 등급의 관측치는 다른 등급의 관측치보다 가중치가 더 높을 수 있습니다. 등급 가중치는 사전 확률과 유사하며 보다 정확한 모형을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

참고

등급 가중치는 개별 사례 가중치와 다릅니다. 동일한 분석에서 두 가지 유형의 가중치를 모두 사용할 수 있습니다. 개별 사례 가중치에 대한 자세한 내용은 TreeNet® 분류를 통한 모형 적합 및 주요 예측 변수 검색 분석 옵션 선택(으)로 이동하십시오.

가중치 없음: Minitab은 등급의 가중치를 지정하지 않습니다.
등급 간에 동일한 표본 크기를 보장하기 위해 가중치 조정: Minitab은 등급 가중치가 등급의 표본 빈도에 비례하도록 같지 않은 등급 크기의 균형을 자동으로 조정합니다.
가중치 지정: 각 등급에 대한 가중치를 입력합니다. 등급 가중치는 모형이 생성되는 방식과 모형의 성능에 영향을 미치지만 등급 카운트를 변경하지는 않습니다.
등급 가중치는 0보다 커야 합니다. 기본값은 1입니다.

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