Métodos e fórmulas para o gráfico de elevação para Ajuste de modelo e Descubrir preditores-chave com Classificação TreeNet®

Observação

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

O procedimento para os pontos no gráfico de ganho depende do método de validação. Para uma variável resposta multinomial, o Minitab, por sua vez, exibe vários gráficos que tratam cada classe como o evento.

Conjunto de treinamento ou sem validação

No caso do gráfico para um conjunto de treinamento, cada ponto representa uma probabilidades ajustadas do modelo. A probabilidade do evento mais alta é o primeiro ponto no gráfico e aparece mais à esquerda. As outras probabilidades de evento estão em ordem decrescente.

Os pontos no gráfico de elevação não acumulada não provêm do cálculo dos pontos no gráfico de curvas ROC. Em vez disso, a coordenada y do gráfico de elevação não acumulada é (taxa positiva verdadeira não acumulada em porcentagem / % da população na coordenada x). O cálculo da taxa positiva real é exatamente o mesmo do gráfico de curvas ROC.

A coordenada x do gráfico tem a seguinte forma:

em que é o número de linhas em que a probabilidade ajustada é maior do que o limite e N é o número total de linhas. Para obter mais detalhes sobre limites, vá para Métodos e fórmulas para o gráfico de curvas característica de operação do receptor (ROC) para Ajuste de modelo e Descubrir preditores-chave com Classificação TreeNet®.

Conjunto de teste separado

Use os mesmos passos do caso do conjunto de treinamento, mas calcule as probabilidades de evento dos casos para o conjunto de dados de teste.

Teste com validação cruzada de K duplicações

Use os mesmos passos do procedimento de conjunto de dados de treinamento, mas calcule as probabilidades de evento dos casos para a validação cruzada.

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