选择要为使用 TreeNet^® 分类 的 拟合模型 和 发现关键预测变量 显示的结果

选择要为分析显示的表。

方法

显示有关模型验证、最优树数的选择标准的信息以及有关分析的其他信息。

响应信息

显示响应的类别和计数信息。

模型汇总

显示可描述预测模型性能和评估模型的统计量。包括预测变量数、重要预测变量、生成的树数、误分类率和有关模型的拟合优度信息。

在以下情况下分配事件类别

对于二值响应，指定将案例分配给事件类别的阈值。

• 事件概率超过指定值：指定最小预测概率，在达到该预测概率时，会为事件类别分配案例。例如，值为 0.5 表示 Minitab 会在事件概率高于 0.5 时为事件类别分配案例。
• 事件概率超过样本事件发生率：如果指定此选项，将使用训练数据中的样本事件发生率作为为案例分配预测类别的阈值。当样本事件发生率大于 0.50 时，此选项使事件不太可能归为事件，更有可能归为非事件。通常，如果您希望针对阈值为 0.50 时事件和非事件的误分类率来平衡事件和非事件的误分类率，请考虑此选项。

混淆矩阵

显示用于比较分类模型性能测量值的矩阵。

误分类

显示类别误分类的详细信息。