使用 TreeNet® 分类拟合模型发现关键预测变量 的相对变量重要性图

注意

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相对变量重要性图按照在对树序列上的预测变量进行拆分时预测变量对模型的改进作用的顺序,绘制预测变量的重要性图。改进得分最高的变量设置为最重要的变量,其他变量按重要性依次排序。相对变量重要性将重要性值标准化,以便于解释。相对重要性定义为相对于重要性为 100% 的最重要预测变量的改进百分比。

相对重要性的计算方法是将每个变量重要性得分除以变量的最大重要性得分,然后再乘以 100%。

解释

相对变量重要性的值范围是 0% 到 100%。最重要变量的相对重要性始终为 100%。如果某个变量在模型中根本没有使用,则该变量就不重要。

最重要的预测变量为 Thal。如果顶部预测变量 Thal 的贡献为 100%,则下一个重要变量“主要血管”的贡献为 97.8%。这表示在此模型中,“主要血管”的重要性是 Thal 重要性的 97.8%。