Gráfico da importância relativa da variável para CART® classificação

Use o gráfico de importância relativa da variável para determinar quais preditores são as variáveis mais importantes para a árvore de classificação.

A importância relativa da variável padroniza os valores de importância para facilitar a interpretação. A importância relativa é definida como a melhoria percentual em relação ao preditor mais importante.

Uma variável importante é aquela usada como um divisor principal ou substituto na árvore. A variável com maior pontuação de melhoria é definida como a variável mais importante, e as outras variáveis são classificadas de acordo. A importância relativa da variável padroniza os valores de importância para facilitar a interpretação. A importância relativa é definida como a melhoria percentual em relação ao preditor mais importante.

A importância relativa é calculada pela divisão da pontuação da importância de cada variável pelo maior escore de importância das variáveis; em seguida, multiplicamos por 100%.

Interpretação

Os valores da importância relativa da variável variam de 0% a 100%. A variável mais importante sempre tem uma importância relativa de 100%. Se uma variável não é utilizada na árvore de classificação, não é importante.

Neste exemplo, a variável preditora mais importante é o Tipo de dor torácica. Se você contar a contribuição da variável preditora superior, Tipo de dor torácica, como 100%, a próxima variável importante, Vasos principais, tem uma contribuição de 86,5%. Isso significa que os Vasos principais são 86,5% tão importantes quanto o Tipo de dor torácica na árvore de classificação de sua escolha.

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