Use o gráfico de importância relativa da variável para determinar quais preditores são as variáveis mais importantes para a árvore de classificação.
O gráfico de importância relativa da variável representa graficamente os preditores na ordem de seu efeito sobre a melhoria do modelo. Uma variável importante é aquela usada como um divisor principal ou substituto na árvore. A variável com maior pontuação de melhoria é definida como a variável mais importante, e as outras variáveis seguem em ordem de importância. A importância relativa da variável padroniza os valores de importância para facilitar a interpretação. A importância relativa é definida como a melhoria percentual em relação ao preditor mais importante, o quem uma importância de 100%.
A importância relativa é calculada pela divisão da pontuação da importância de cada variável pelo maior escore de importância das variáveis; em seguida, multiplicamos por 100%.
Interpretação
Neste exemplo, a variável preditora mais importante é o Tipo de dor torácica. Se você contar a contribuição da variável preditora superior, Tipo de dor torácica, como 100%, a próxima variável importante, Vasos principais, tem uma contribuição de 86,5%. Isso significa que os Vasos principais são 86,5% tão importantes quanto o Tipo de dor torácica na árvore de classificação de sua escolha.
