Especifique as configurações padrão para Descobrir o melhor modelo (Resposta contínua)

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Especifique as configurações padrão para Descobrir o melhor modelo (Resposta contínua). As alterações feitas para os padrões permanecem até serem alterados novamente, mesmo depois que você sair do Minitab.

Critério para selecionar o melhor modelo

Escolha o critério para determinar o melhor tipo de modelo. Você pode comparar os resultados de vários métodos para determinar a melhor escolha para sua aplicação.

R-quadrado máximo
O método R2 máximo funciona bem em muitos aplicativos. O método do erro mínimo quadrado minimiza a soma dos erros quadrados.
Use a função de perda Huber para ajustar os modelos TreeNet®
Quando o critério é o valor máximo de R2, você pode selecionar para usar a função de perda huber para se encaixar nos modelos TreeNet®. A função Huber é um híbrido das funções de erro quadrado e de desvio absoluto. Com a função Huber, especifique um valor de comutação. A função de perda começa como a função de erro quadrado. A função de perda permanece como erro quadrado, desde que o valor seja menor que o valor de comutação. Se o erro quadrado exceder o valor de comutação, então a função de perda se tornará uma função de desvio absoluto. Se o desvio absoluto se tornar menor que o valor de comutação, então a função de perda se torna uma função de erro quadrado novamente
Desvio absoluto médio mínimo
O método do mínimo desvio absoluto minimiza a soma de valores absolutos dos erros.

Parâmetro de complexidade de árvore individual para modelos de regressão TreeNet®

Escolha uma das seguintes opções para limitar o tamanho das árvores.
  • Máximo de nós terminais por árvore: Digite um valor entre 2 e 2000 para representar o número máximo de nós terminais de uma árvore. Normalmente, o valor padrão de 6 proporciona um bom equilíbrio entre a velocidade de cálculo e a investigação das interações entre as variáveis. Um valor de 2 elimina a investigação das interações.
  • Profundidade máxima da árvore: Digite um valor entre 2 e 1000 para representar a profundidade máxima de uma árvore. Em muitas aplicações, profundidades de 4 a 6 dão modelos razoavelmente bons.
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