Métodos e fórmulas para 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.

A análise de eliminação do preditor primeiro constrói um modelo com todos os preditores. A análise utiliza esse modelo para calcular as pontuações de importância para todos os preditores. Os próximos passos dependem se a análise elimina preditores sem importância ou preditores importantes.

Preditores sem importância
A análise começa pela triagem dos preditores em ordem por suas pontuações de importância. Se a análise eliminar preditores sem importância, a análise constrói modelos sequenciais removendo os preditores menos importantes na lista classificada. Mais especificamente, a cada etapa do modelo, a análise remove quaisquer preditores com pontuações de importância de 0 mais o número especificado de preditores menos importantes. A análise constrói um modelo com este subconjunto dos preditores. A análise utiliza esse modelo para recalcular os valores de importância para todos os preditores que permanecem na análise. As etapas de eliminação de preditores e construção do modelo se repetem para o número máximo de etapas de eliminação.
Preditores importantes
A análise começa pela triagem dos preditores em ordem por suas pontuações de importância. Se a análise eliminar preditores importantes, então a análise constrói modelos sequenciais removendo os preditores mais importantes da lista classificada. Mais especificamente, a cada etapa do modelo, a análise constrói um modelo sem o preditor mais importante do modelo anterior. A análise utiliza esse modelo para recalcular as pontuações de importância para todos os preditores que permanecem na análise. As etapas de eliminação de preditores e construção do modelo se repetem para o número máximo de etapas de eliminação.

Para obter detalhes sobre o cálculo das estatísticas de resumo do modelo na tabela seleção de modelos, acesse Métodos e fórmulas para o sumário do modelo em Ajuste de modelo e Descubrir preditores-chave com Classificação TreeNet®.

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