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

Execute Módulo de análise preditiva > Classificação TreeNet® > Descobrir preditores principais. Clique no Selecionar um modelo alternativo botão após a tabela Eliminação do Preditores.
Observação

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

Visão geral

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.

Seleção do modelo pela eliminação de preditores sem importância

Teste
ModeloNúmero
ótimo de
árvores
-Log da
Verossimilhança
Média
Número de
preditores
Preditores eliminados
12680,27393629Nenhum
22680,27418627estabilidade da espuma; densidade a granel
32340,27384326menor concentração de gelação
42330,27435025modo forno 2
52320,27494324método do forno
62730,27555323modo forno 1
72440,27481122velocidade de mistura
82680,27425821modo forno 3
92720,27418520superfície de descanso
102320,27407719Temperatura do cozimento 3
112870,27359818ferramenta de mixagem
122270,27435817Temperatura do cozimento 1
132760,27537416tempo de descanso
142720,27608215água
152680,27559514concentração cáustica
162680,27781013Capacidade de inchaço
172530,27643612estabilidade de emulsão
182310,27615911atividade de emulsão
192680,27353710Capacidade de absorção de água
202600,2734559Capacidade de absorção de óleo
212990,2728488proteína de farinha
222780,2726297Capacidade de espuma
23*2990,2671846Tamanho da farinha
242970,2886215Temperatura do cozimento 2
252340,3303424tempo seco
262900,3059933Temperatura de gelatinização
272450,5343452Hora de assar
281460,5998371temperatura do forno
O algoritmo removeu um preditor e todos os preditores com 0 importância em cada etapa.
* O modelo selecionado tem -Log da verossimilhança média. A saída para o modelo selecionado
     vem na sequência.

Realize a análise

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.

Compare os critérios

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®.

Dica

Para comparar a saída de duas análises diferentes relatórios, clique com o botão direito do mouse em Navegador e selecione Abrir em visualização dividida.