Observação
Este comando está disponível com o Módulo de análise preditiva. Clique aqui saber mais sobre como ativar o módulo.
O boxplot mostra a diferença entre os valores reais e ajustados. Os pontos com mais de 1,5 vezes a amplitude interquartílica do quartil mais próximo têm símbolos individuais.
Interpretação
Sob uma perspectiva ideal, os resíduos estão todos próximos de 0 em relação à escala da variável resposta. Quando a análise utiliza um método de validação, os resultados incluem gráficos separados para os dados de treinamento e para os resultados de validação. O desempenho da árvore a partir dos resultados de validação é tipicamente uma representação melhor de como a árvore se comporta para novos dados. Você deve investigar grandes diferenças entre os resultados da validação e os dados de treinamento.
Esses boxplots mostram que o IQR é muito maior para o conjunto de dados de teste do que para o conjunto de dados de treinamento. Essa diferença sugere que o desempenho do modelo em relação aos novos dados não está tão bom quanto o desempenho do modelo nos dados de treinamento. Além disso, os resíduos grandes, que são representados por símbolos individuais, podem indicar que o modelo não ajusta bem todos os dados.
