Percentual da estatística de erros devido aos maiores resíduos para Ajuste de modelo e Descubrir preditores-chave com Regressão TreeNet^®

Cada linha da tabela mostra a estatística de erro para o percentual dado de resíduos. O percentual do Erro Padrão Médio (MSE) que vem dos maiores resíduos geralmente é maior do que o percentual para as outras duas estatísticas. O MSE utiliza os quadrados dos erros nos cálculos, de modo que as observações mais extremas normalmente exercem a maior influência sobre a estatística. Diferenças grandes entre o percentual de erro para o MSE e as outras duas medidas podem indicar que o modelo é mais sensível à seleção da divisão dos nós com o erro mínimo quadrado ou o desvio absoluto mínimo.

Quando você usa uma técnica de validação, o Minitab calcula estatísticas separadas para os dados de treinamento e para os dados de teste. Você pode comparar a estatística para examinar o desempenho relativo do modelo nos dados de treinamento e em novos dados. Normalmente, a estatística de teste é uma medida melhor do desempenho do modelo para novos dados.

Um possível padrão é que um pequena percentual dos resíduos responda por grande parte do erro nos dados. Por exemplo, na tabela a seguir, o tamanho total do conjunto de dados é de aproximadamente 4400. Sob a perspectiva do MSE, isso indica que 1% dos dados respondem por cerca de 13% do erro. Nesse caso, os 31 casos que contribuem com a maior parte do erro para o modelo podem representar a oportunidade mais natural para melhorar o modelo. Encontrar uma maneira de melhorar os ajustes para esses casos leva a um aumento relativamente grande no desempenho geral do modelo.

Essa condição também pode indicar que você pode ter maior confiança nos nós do modelo que não têm casos com os maiores erros. Como a maior parte do erro vem de um pequeno número de casos, os ajustes para os outros casos são relativamente mais exatos.