Selecione um modelo alternativo de Descubrir preditores-chave com Classificação TreeNet^®

Quando você usa Descubrir preditores-chave para remover os preditores menos importantes, o Minitab Statistical Software produz resultados para o modelo com o melhor valor do critério de precisão para a análise, como a média mínima – log-verossimilhança. O Minitab permite explorar outros modelos na sequência que levou à identificação do modelo ótimo. Geralmente, você seleciona um modelo alternativo se outro modelo tem um valor do critério próximo ao melhor, mas com menos preditores. Um modelo com menos preditores é mais fácil de interpretar, pode ter melhor precisão de previsão e permite que você trabalhe com um número menor de preditores.

Por exemplo, a tabela de seleção de modelos a seguir tem 13 etapas. O modelo com a menor média – log-verossimilhança é o modelo com todos os preditores. O modelo da etapa 11 tem uma probabilidade média – log-verossimilhança que é relativamente próxima do melhor valor. O modelo na etapa 11 tem 3 preditores. Os resultados completos do modelo na etapa 11 também são de interesse.

Clique em Selecionar um modelo alternativo na saída. É aberta uma caixa de diálogo que mostra um gráfico do critério em relação ao número de preditores eliminados e uma tabela que resume as etapas.

Para selecionar um modelo alterativo, clique em um ponto no gráfico ou uma linha na tabela. Pressione Exibir resultados para criar os resultados desse modelo.

Depois de exibir os resultados, você pode clicar em um botão na saída para ajustar os hiperparâmetros do modelo ou fazer previsões do modelo. Para obter mais informações, vá para Selecione valores de hiperparâmetro para avaliar Ajuste de modelo e Descubrir preditores-chave com Classificação TreeNet® ou Prediga novos resultados para Ajuste de modelo e Descubrir preditores-chave com Classificação TreeNet®.