CART^® 分类的最佳和最差终端节点的分类有效性

Minitab 为每个响应水平显示一个表。表的每行显示一个节点的汇总。对于二元案例和多项式案例，Minitab 使用表达式 Abs(事件概率 – 0.5) 对类别概率进行排序。值越高，终端节点越优。最佳节点按最佳到最差的顺序排列。最差节点按最差到最佳的顺序排列。

使用检验数据集时，Minitab 会分别 为训练数据和检验数据单独计算统计量。您可以比较统计量，检查树在训练数据和新数据上的相对性能。检验统计量通常能够更好地衡量树对新数据的执行效果。训练和检验的终端节点根据各自的事件概率分别排秩。没有检验数据观测值的终端节点没有事件概率，因此，不会考虑这些节点。

终端节点

终端节点的标识。

事件计数或类别计数

计数是节点中事件、非事件或者类别的案例数。如果分析包含权重，则计数为加权计数。具有许多案例的终端节点可能需要特殊关注，因为这些节点通常表示更常见的案例。

总计数

总计数是事件和未事件案例的总数或者所有类别计数的总数。

N 百分比

节点中数据的百分比。

事件概率或类别概率

事件概率用于二元响应变量，类别概率用于多项式响应变量。

非事件概率或非类别概率

非事件概率用于二元响应变量，非类别概率用于多项式响应变量。

优势比

优势比表示事件与非事件的比率，或者类别与非类别的比率。