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산업 문제 해결을 위한 통계적 사고
이 비디오에서 우리는 불결 예를 들어 범주형 반응에 대한 모델을 피팅하고, 결과 , 3개의 연속적인 주효과와 함께, 온도 , 촉매 농축 , 그리고 반응 시간 .
데이터는 훈련 데이터와 검증 데이터로 분할되었습니다. 관측치의 60%는 훈련 세트에 무작위로 할당되었고 관측치의 40%는 검증 세트에 있습니다.
훈련 데이터에 로지스틱 모델을 맞추고 검증 데이터에 대한 모델 성능을 평가합니다.
선택하여 시작하겠습니다. 적합 모델 ~로부터 분석하다 메뉴.
우리는 선택 결과 Y 변수로.
그런 다음 우리는 선택합니다 온도 , 촉매 농축 , 그리고 반응 시간 모델 효과로. 기본 성격은 명목 물류 그리고 대상 범주 ~이다 불합격 .
마지막으로, 우리는 확인 유효성 검사 변수로.
모델은 훈련 데이터만 사용하여 적합합니다.
전체 오류율을 보기 위해 Fit Details 개요를 엽니다.
훈련 데이터의 오분류율은 3.3%이지만 홀드아웃 검증 데이터의 오분류율은 20%입니다.
모델 분류에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
혼란 매트릭스 상단의 빨간색 삼각형 아래에 있는 옵션입니다.
검증 데이터에는 40개의 관측치가 있습니다. 이 중 10개는 실패입니다.
모델은 유효성 검사 세트에서 실패의 70% 또는 10개 중 7개를 올바르게 분류했습니다. 이는 실패의 30%를 잘못 분류하거나 놓쳤음을 의미합니다.
더 복잡한 모델을 피팅하여 오분류율을 개선할 수 있습니까?
