为使用TreeNet® 回归发现关键预测变量指定选项

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注意

此命令适用于 预测分析模块单击此处了解更多关于如何激活模块的信息

当您从 TreeNet® 回归 菜单中选择 发现关键预测变量 时,您可以指定如何排除这些项。

方法
首先选择排除最不重要或最重要的预测变量。
排除不重要的预测变量
首先排除最不重要的预测变量,以选择用于模型的预测变量的子集。例如,将包含 500 个预测变量的集合减少到 10 个最重要的预测变量。该算法会按顺序删除最不重要的预测变量,显示让您将模型与不同数量的预测变量进行比较的结果,并为具有模型选择标准最佳值的预测变量集合生成结果。
排除重要预测变量以评估其影响
首先排除最重要的预测变量,以评估对模型的影响。例如,当最重要的预测变量离开模型时,使用此选项可查看 R2 值的变化量。该算法会按顺序删除最重要的预测变量,显示能够让您评估每个重要预测变量对准确度标准的影响的结果,并使用所有预测变量为模型生成结果。
在每个步骤中排除 K 预测变量
通常,您一次排除 1 个预测变量。如果您拥有数量非常多的预测变量,并且您预计很少有预测变量非常重要,请考虑采用一个更大的值。例如,您可以在每个步骤删除更多的预测变量,并增加排除步骤的最大数量,以更快地删除更多预测变量。
最多排除步骤数
通常,排除步骤的最大数量是要检查的减少模型的数量,但如果模型已经没有预测变量,算法会提前停止。当您增加数量时,您通常会在每个步骤中排除相对于预测变量数的较少预测变量,并希望继续,以便您可以看到较小的模型。例如,您可以在每个步骤删除更多的预测变量,并增加排除步骤的最大数量,以更快地删除更多预测变量。降低此值以评估更少的备择模型。
指定最后要删除的预测变量
指定在其他预测变量之后要删除的预测变量的子集。例如,您有 10 个预测变量,并指定 3 个预测变量来最后删除。该算法在考虑您指定的 3 个预测变量中的任何一个之前删除了其他 7 个预测变量。通常,当您对一个或多个预测变量有特殊兴趣时,您指定要最后删除的预测变量。例如,您可以指定要最后删除的预测变量,以便算法仅用这些预测变量评估模型。
显示模型选择表格
选择是否显示训练数据的结果。
用于测试集
通常,您会显示测试集的结果。该算法使用这些结果来确定要排除哪些变量。检验结果指示模型是否可以充分预测新观测值的响应值,或是否可以正确汇总响应变量和预测变量之间的关系。
用于检验和训练集
对于新数据,训练结果通常比实际结果更理想。训练结果只供参考。
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