Gráfico da importância relativa da variável para Classificação Random Forests^®

O gráfico de importância relativa da variável representa os preditores por ordem de seu efeito sobre a melhoria do modelo quando as divisões são feitas em um preditor sobre a floresta inteira. 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 proporcionar facilidade de 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

Os valores da importância relativa da variável variam de 0% a 100%. A variável mais importante sempre tem uma importância relativa de 100%. Se uma variável não for usada em nenhuma das árvores, a variável não será importante.

O Minitab usa dois métodos para calcular as pontuações de importância relativa para as variáveis no gráfico de importância variável. Para Permutação, o Minitab avalia em que medida o modelo piora o desempenho ao validar o modelo novamente com os valores permutados de uma variável no gráfico. Para Gini, o Minitab sumariza as melhorias que a variável faz para todas as árvores. Permutação é o método padrão para conjuntos de dados com 5000 registros ou menos. Pondere sobre o uso de Permutação para conjuntos de dados maiores quando a análise não demorar demais e a identificação de preditores importantes for um objetivo importante.