Este comando está disponível com o Módulo de análise preditiva. Clique aqui saber mais sobre como ativar o módulo.
Selecione se deve fazer a validação com um conjunto de dados de teste, além da validação com dados usando método out-of-bag.
Classificação Random Forests® usa amostragem de bootstrap para cada árvore. Cada registro em uma amostra de bootstrap é selecionado aleatoriamente com a substituição do conjunto de dados original. Das observações totais do conjunto de dados original, alguns registros serão deixados de fora de cada amostra de bootstrap. As linhas deixadas de fora de uma amostra bootstrap formam um conjunto de dados out-of-bag.
Conclua os passos a seguir para especificar uma fração dos dados a serem usados para treinamento e teste. Se você selecionar Validação com um conjunto de teste além de dados out-of-bag, por padrão, o Minitab usa 30% dos dados para testes.