menu
Minitab
®
21支持
使用
TreeNet
®
回归
的
拟合模型
和
发现关键预测变量
的模型汇总的方法和公式
了解关于 Minitab Statistical Software 的更多信息
注意
此命令可用于
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
。
选择需要的方法或公式。
关于本主题
重要预测变量
R 平方
均方根误差 (RMSE)
均方误 (MSE)
平均绝对偏差 (MAD)
平均绝对百分比误差 (MAPE)
表示法
重要预测变量
相对重要性为正的预测变量数。
TreeNet
®
回归
模型来自一系列使用广义残差作为响应变量的小型回归树的序列。从单个树计算预测变量的模型改进分值有两个步骤:
找出预测变量拆分节点时,均值平方误差的减量。
从预测变量是节点拆分变量的所有节点添加所有减量。
然后,预测变量的重要度分值等于所有树的模型改进分值的总和。
R 平方
R
2
也称为确定系数。
均方根误差 (RMSE)
均方误 (MSE)
平均绝对偏差 (MAD)
平均绝对百分比误差 (MAPE)
表示法
项
说明
y
i
观测响应值
平均响应
拟合响应
N
行数
使用此网站,即表示您同意对数据分析和个性化内容使用 Cookie。
请阅读我们的政策
确定