에서 대체 모델 주요 예측 변수 검색 선택 TreeNet^® 회귀 분석

실행 예측 분석 모듈 > TreeNet® 회귀 > 주요 예측 변수 검색. 결과에서 대체 모델 선택 를 선택합니다.

참고

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개요

가장 중요하지 않은 예측 변수를 제거하는 데 사용하는 경우 Minitab 통계 소프트웨어는 최대 R² 값과 같은 분석에 대한 정확도 기준의 최상의 값을 가진 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 20단계가 있습니다. 최대 R² 값을 가진 모형은 5개의 예측 변수를 가지며 16단계에서 발생합니다. 17단계의 모형에는 0.1 미만의 낮은 R² 값이 있습니다. 17단계의 모형에는 4개의 예측 변수가 있습니다. 17단계에서 모형의 전체 결과 역시 관심사입니다.

중요하지 않은 예측 변수를 제거하여 모형 선택

검정

모형	최적의 트리 수	R-제곱(%)	예측 변수 수	제거된 예측 변수
1	300	89.32	21	없음
2	300	89.34	19	플라스틱 유량, 변경 위치
3	300	89.39	18	건조 온도
4	300	89.46	17	용융 온도 영역 2
5	300	89.51	16	플라스틱 온도
6	300	89.50	15	수식
7	300	89.59	14	압력 유지
8	300	89.57	13	나사 쿠션
9	300	89.69	12	용융 온도 영역 4
10	300	89.70	11	역압
11	300	89.86	10	용융 온도 영역 1
12	300	89.90	9	건조 시간
13	300	89.92	8	측정 시 온도
14	300	90.06	7	용융 온도 영역 5
15	300	90.16	6	용융 온도 영역 3
16*	300	90.23	5	나사 회전 속도
17	300	89.96	4	사출 온도
18	297	79.37	3	냉각 온도
19	244	66.64	2	사출 압력
20	164	46.19	1	기계

분석 수행

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

기준 비교

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

팁

두 개의 분석 또는 보고서 결과를 비교하려면 탐색기에서 두 번째 항목을 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 분할 보기에서 열기을(를) 선택합니다.

에서 대체 모델 주요 예측 변수 검색 선택 TreeNet® 회귀 분석

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개요

중요하지 않은 예측 변수를 제거하여 모형 선택

분석 수행

기준 비교

팁

에서 대체 모델 주요 예측 변수 검색 선택 TreeNet^® 회귀 분석