选择备择树 - CART®回归

运行预测分析 > CART®回归。单击选择备择树按钮,查看R 平方与终端节点数图平均绝对偏差与终端节点数图

概述

默认情况下,Minitab Statistical Software 为标准值在最佳值一个标准误内的最小树生成结果。该标准是最小平方误差或最小绝对偏差,具体取决于您的选择。Minitab 允许您从可以识别最优树的序列中探索其他树。通常,会因以下两个原因之一而选择备择树:
  • Minitab 选择的树属于标准改进的模式。具有更多个节点的一个或多个树属于同一模式。通常,您希望从树进行预测,并尽可能地提高预测准确度。
  • Minitab 选择的树属于标准相对平直的模式。与最优树相比,模型汇总统计量相似的一个或多个树的节点要少得多。通常,树的终端节点越少,越能清晰地显示每个预测变量如何影响响应值。较小的树也更易于识别一些目标组,以便进一步研究。如果较小树的预测准确度差异可以忽略不计,则也可以使用较小的树来评估响应变量与预测变量之间的关系
例如,下图附带了具有 21 个节点的树的相关结果。序列中的其他树具有类似的 R2 值。
17 节点树的 R2 值几乎与 21 节点树的一样高。通常,树的终端节点越少,越能清晰地显示每个预测变量如何影响响应值。较小的树也更易于识别一些目标组,以便进一步研究。如果小很多的树的预测准确度降低可以忽略不计,可以使用小很多的树来评估响应变量与预测变量之间的关系。

执行分析

在输出中单击选择备择树。将打开一个显示绘图和模型汇总表的对话框。该对话框提供了三种选择备择树的方法:
  • 单击图上的某个点。
  • 单击模型汇总表下的箭头按钮,选择一个比当前所选树大一或小一的树。
  • 单击按钮来选择一个常用的树。具体选择取决于最优树的标准是最小平方误差还是最小绝对偏差。当分析不使用验证时,引用标准误的按钮不适用。
    最小平方误差
    最大 R 平方
    选择绘图上具有最大 R2 值的树。
    1-SE 最大 R 平方
    选择 R2 值在最大 R2 值一个标准误内的最小树。
    2-SE 最大 R 平方
    选择 R2 值在最大 R2 值 2 个标准误内的最小树。
    最小绝对偏差
    最小 MAD
    选择绘图上具有最小平均绝对偏差 (MAD) 值的树。
    1-SE MAD
    平均绝对偏差 (MAD)选择 MAD 值在最小 MAD 值一个标准误内的最小树。
    2-SE MAD
    选择 MAD 值在最小 MAD 值 2 个标准误内的最小树。

单击创建树可为您选择的备择树创建和存储结果。针对结果和存储的选择与原始树相同。备择树的图形和表位于新的输出选项卡中。存储的列位于原始数据的工作表中。

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