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

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Especifique os métodos padrão para Descobrir o melhor modelo (Resposta binária). 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 método para gerar seu modelo ótimo. Você pode comparar os resultados de vários métodos para determinar a melhor escolha para sua aplicação.

Log-verossimilhança máximo: O método da máxima verossimilhança encontra o máximo das funções de verossimilhança para os dados.
Área máxima sob curva ROC: O método da área máxima sob a curva ROC funciona bem em muitas aplicações. A área sob a curva ROC indica se o modelo classifica bem as linhas da mais propensa a produzir um evento à menos propensa a produzir um evento.
Taxa mínima de classificação errada: Selecione esta opção para exibir resultados para o modelo que minimiza o taxa de classificação incorreta. A taxa de classificação incorreta baseia-se na simples contagem de quantas vezes o modelo prediz um caso corretamente ou incorretamente.

Parâmetro de complexidade de árvore individual para modelos de classificação 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. Geralmente, 6 fornece 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. O nó raiz corresponde a uma profundidade de 1. Em muitas aplicações, profundidades de 4 a 6 dão modelos razoavelmente bons.