使用 TreeNet^® 分类的拟合模型和发现关键预测变量的最佳双向交互作用强度表格

注意

查找交互作用强度表格的解释指导。

最佳双向交互作用强度表格可确定具有最强交互作用的变量对。交互作用表格显示最强双因子交互作用的总平方误差百分比和/或平方误差百分比。使用总平方误差百分比来描述相对于数据变异的交互作用强度。将平方误差百分比用于特定变量对，以描述相对于变量的主效应强度的交互作用强度。

当一个树只有 2 个终端节点时，则无法进行交互作用。因此，每个树的最大终端节点数必须为 3 个或更多。您可以在选项子对话框中进行此设置。

注意

如果所有交互作用的总平方误差百分比或平方误差百分比小于 10%，Minitab 不会显示交互作用表格。

解释

在此示例中，两个表格的六个最强双因子交互作用是相同的：但是，排序略有不同。在第一张表格中，“主要血管”和 Thal 之间的交互作用是最强的双因子交互作用。总平方误差百分比为 6.05581，这意味着 6.05581% 的总平方误差由“主要血管”和 Thal 的主效应及其双因子交互作用效应来解释。

对于“主要血管”和 Thal 之间的相同双因子交互作用，具有主效应和交互效应的预测变量对的平方误差百分比为 11.08252%。

要进行计算，11.08252% = 分量 3 /（分量 1 + 分量 2 + 分量 3）* 100%

分量 1 = 由第一个主效应（主要血管）解释的平方误差
分量 2 = 由第二个主效应 Thal 解释的平方误差
分量 3 = 主要血管与 Thal 之间的交互作用及其主效应所解释的平方误差

TreeNet® 分类：心脏病 vs 年龄, 血压, 胆固醇, 最大心率, 旧峰值, 性别, 疼痛类型, 血糖, ...

最佳双向交互作用强度总平方误差百分比预测变量 1 预测变量 2 6.05581 血管地中海贫血 6.04284 疼痛类型血管 4.94873 地中海贫血旧峰值 4.42358 血管胆固醇 3.95660 地中海贫血年龄 1.44046 年龄最大心率强度: 由双向交互作用解释的总平方误差百分比

平方误差百分比预测变量 1 预测变量 2 11.47879 血管胆固醇 11.39675 地中海贫血旧峰值 11.38103 地中海贫血年龄 11.08252 血管地中海贫血 10.94302 疼痛类型血管 10.23224 年龄最大心率平方误差: 特定于具有主效应和交互作用效应的每个预测变量对强度: 由配对交互作用解释的平方误差百分比

使用 TreeNet® 分类 的 拟合模型 和 发现关键预测变量 的最佳双向交互作用强度表格

注意

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TreeNet® 分类： 心脏病 vs 年龄, 血压, 胆固醇, 最大心率, 旧峰值, 性别, 疼痛类型, 血糖, ...

使用 TreeNet^® 分类的拟合模型和发现关键预测变量的最佳双向交互作用强度表格

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