에서 대체 모델 주요 예측 변수 검색 선택 TreeNet^® 분류

를 사용하여 주요 예측 변수 검색 가장 중요하지 않은 예측 변수를 제거하면 Minitab Statistical Software는 최소 평균 로그 우도와 같은 분석의 정확도 기준에 가장 적합한 값을 사용하여 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 13단계가 있습니다. 평균 로그 우도가 가장 적은 모형은 모든 예측 변수가 있는 모형입니다. 11단계의 모형에는 평균 로그 우도로, 이는 최상의 값에 상대적으로 가깝습니다. 11단계의 모형에는 3개의 예측 변수가 있습니다. 11단계에서 모형의 전체 결과 역시 관심사입니다.

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

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® 분류를 통한 모형 적합 및 주요 예측 변수 검색에 대해 평가할 하이퍼파라미터 값 선택 또는 TreeNet® 분류를 통한 모형 적합 및 주요 예측 변수 검색에 대한 새로운 결과 예측(으)로 이동하십시오.