Preditores importantes

O número de preditores com importância relativa positiva.

Qualquer árvore de regressão é um conjunto de divisões. Cada divisão proporciona melhorias à árvore. Cada divisão também inclui divisões de substitutos que também proporcionam melhorias na árvore. A importância de uma variável é dada por todas as suas melhorias quando a árvore usa a variável para dividir um nó ou como substituto para dividir um nó quando outra variável tem um valor faltante. A fórmula a seguir fornece a melhoria em um único nó:

Os valores de I(t), pEsquerda, e pDireita dependem do critério para dividir os nós. Para obter mais informações, acesse Métodos de divisão de nós em Regressão CART®.

A fórmula para a importância relativa do qo preditor dimensiona a importância pela variável mais importante:

R-quadrado

R2 também é conhecido como o coeficiente de determinação.

Raiz do quadrado médio do Erro (RMSE)

Erro quadrado médio (MSE)

Desvio absoluto médio (MAD)

Erro percentual absoluto médio (MAPE)

Notação

TermoDescrição
yii o valor de resposta observado
resposta média
i a resposta ajustada
Nnúmero de registros
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