Exemplo de predição com Classificação TreeNet®

Observação

Este comando está disponível com o Módulo de análise preditiva. Clique aqui saber mais sobre como ativar o módulo.

Uma equipe de pesquisadores coleta e publica informações detalhadas sobre fatores que afetam doenças cardíacas. As variáveis incluem idade, sexo, níveis de colesterol, frequência cardíaca máxima e muito mais. Este exemplo é baseado em um conjunto de dados públicos que fornece informações detalhadas sobre doenças cardíacas. Os dados originais são de archive.ics.uci.edu.

O pesquisador pode usar o modelo de árvore de classificação de classificação incrementada por gradiente para predizer as probabilidades de classe de resposta para novas observações.

Observação

Este exemplo usa o conjunto de dados de Ajuste de modelo, mas a predição também está disponível quando você usa Descubrir preditores-chave para criar o modelo.

  1. Conclua Exemplo de Ajuste de modelo com Classificação TreeNet®.
  2. Clique no botão Predizer na parte inferior dos resultados.
  3. Na lista suspensa, selecione Inserir valores individuais.
  4. Digite os seguintes valores. Este exemplo usa 2 valor para cada preditor, mas você pode usar até 3 valores.
    Idade 35 35  
    Pressão Arterial de descanso 140 140  
    Colesterol 233 233  
    Max Heart Rate 150 165  
    Pico Antigo 2,3 2,3  
    Sexo Masculino Feminino  
    Tipo de dor torácica 2 1  
    Açúcar no sangue em jejum Verdadeiro Verdadeiro  
    Resto ECG 0 1  
    Exercício Angina      
    Inclinação 1 3  
    Principais Navios 0 2  
    Thal Normal Normal  
  5. Clique em OK.

Interprete os resultados

O Minitab utiliza a árvore de classificação com gradient boosting nos resultados para estimar a probabilidade de classe de uma doença cardíaca para um conjunto de valores de predição. Os pesquisadores descobrem que a probabilidade de um evento de doença cardíaca usando as configurações especificadas é de aproximadamente 0,15 para o primeiro conjunto e 0,43 para o segundo conjunto.

Classificação TreeNet®: Doença cardí vs Idade; Pressão Arte; Colesterol; ...

Resumo do modelo Preditores totais 13 Preditores importantes 13 Número de árvores cultivadas 500 Número ótimo de árvores 351 Estatística Treinamento Teste Log-verossimilhança médio 0,2341 0,3865 Área sob a curva ROC 0,9825 0,9089 IC de 95% (0,9706; 0,9945) (0,8757; 0,9421) Elevação 2,1799 2,1087 Taxa de classificação incorreta 0,0759 0,1750
Sintonizar hiperparâmetros para identificar um modelo melhor... Um preditor de parcelas de dependência parcial

Selecione mais preditores para representar graficamente...

Dois lotes de dependência parcial preditor

Selecione mais preditores para representar graficamente...

Predizer... Classificação TreeNet® Preveja

Predição para Doença cardíaca

Configurações Idade = 35; Pressão Arterial de descanso = 140; Colesterol = 233; Max Heart Rate = 150; Pico Antigo = 2,3; Sexo = Masculino; Tipo de dor torácica = 2; Açúcar no sangue em jejum = Verdade; Resto ECG = 0; Exercício Angina = ""; Inclinação = 1; Principais Navios = 0; Thal = Normal
Predição Prob (classe Prob (classe Obs. Classe = Sim) = Não) 1 Não 0,145216 0,854784

Predição para Doença cardíaca

Configurações Idade = 35; Pressão Arterial de descanso = 140; Colesterol = 233; Max Heart Rate = 165; Pico Antigo = 2,3; Sexo = Fêmea; Tipo de dor torácica = 1; Açúcar no sangue em jejum = Verdade; Resto ECG = 1; Exercício Angina = ""; Inclinação = 3; Principais Navios = 2; Thal = Normal
Predição Prob (classe Prob (classe Obs. Classe = Sim) = Não) 2 Não 0,426671 0,573329
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