Tabela de informações de resposta para Ajuste de modelo e Descubrir preditores-chave com Classificação TreeNet^®

Observação

Este comando está disponível com o Módulo de análise preditiva. Clique aqui saber mais sobre como ativar o módulo.

A tabela Informações da resposta contém o identificador de classe, as contagens e a porcentagem para cada nível da variável resposta. O Minitab exibe a tabela Informações da resposta binária ou a tabela Informações da resposta multinomial, dependendo do número de níveis em sua resposta. Se você especificar os pesos de classe ou pesos de caso individuais, o Minitab também exibe essas informações.

Neste tópico

Com a validação cruzada como método de seleção do modelo
Com conjunto de teste separado como o método de seleção do modelo

Com a validação cruzada como método de seleção do modelo

A tabela Informações da resposta mostra o detalhamento dos dados da resposta em níveis.

Variável: Nome da variável resposta.
Classe: Níveis da variável resposta.
Contagem: Número de observações em cada nível da variável resposta.
%: Porcentagem de observações em cada nível da variável resposta.

Com conjunto de teste separado como o método de seleção do modelo

Se você selecionar um conjunto de teste em vez de validação cruzada, o Minitab exibe resultados para os conjuntos de treinamento e de teste para fins de comparações. Use os resultados de teste para avaliar o desempenho do modelo do TreeNet®. Use os resultados de treinamento para avaliar se o modelo sobreajusta os dados de treinamento.

Contagem de Treinamento: Número de observações em cada nível da variável resposta para o conjunto de dados de treinamento.
% de treinamento: Porcentagem de observações em cada nível da variável resposta para o conjunto de dados de treinamento.
Contagem de Teste: Número de observações em cada nível da variável resposta para o conjunto de dados do teste.
% de Teste: Porcentagem de observações em cada nível da variável resposta para o conjunto de dados de teste.

Tabela de informações de resposta para Ajuste de modelo e Descubrir preditores-chave com Classificação TreeNet®

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Com a validação cruzada como método de seleção do modelo

Com conjunto de teste separado como o método de seleção do modelo

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