Gráfico de custo de classificação errada vs. número de nós terminais para CART® classificação

A árvore mais exata é a árvore com o menor custo de classificação errada. Esta árvore também é conhecida como a árvore ótima.

Às vezes, árvores mais simples com custos mais altos de classificação errada funcionam igualmente bem. Normalmente, uma árvore com menos nós terminais proporcionam uma visão mais clara de como cada variável preditor afeta os valores de resposta. Uma árvore menor também facilita a identificação de alguns grupos-alvo para a realização de estudos adicionais. Se a diferença na exatidão da predição para uma árvore menor for insignificante, você pode usar a árvore menor para avaliar as relações entre a resposta e as variáveis preditoras.

Clique em Selecionar um árvore alternativa para abrir uma visualização interativa do gráfico que inclui uma tabela de estatísticas do sumário do modelo. Use o gráfico para investigar árvores menores com desempenho semelhante.

Interpretação

Neste exemplo, a árvore com 4 nós terminais tem o rótulo "Ótimo" porque o critério para a criação da árvore é a menor árvore com um custo de classificação errada dentro de 1 erro padrão do custo mínimo de classificação errada. A árvore com 4 nós terminais tem um custo de classificação errada de aproximadamente 0,415. A árvore com 6 nós terminais tem um custo de classificação errada um pouco menor, de aproximadamente 0,397. A árvore com 7 nós terminais tem um custo de classificação errada mínimo de aproximadamente 0,391. A árvore inicial com 4 nós terminais mantém o rótulo "Ótimo" quando você usa Selecionar um árvore alternativa para criar resultados para uma árvore diferente.
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