如何在分区下解释Prediction Profiler图该图像显示了来自分区建模练习的3个x变量级别的预测概率。x轴是3种不同类型的人。 y轴是使人们从中选择的40个对象选项（仅单个选择）。我的意图是让具有最大预测概率的对象（带圆圈）代表每个人的类型。
问题：单个对象线穿过每个x的形状的意义（如果有）是什么？ （我在Profiler手册中找不到任何线索）。
分析工具图形其他回复：如何在分区下解释预测分析器图概率加到1。 相邻线之间的差异是给定级别的预测概率。 对于轴顶部附近的项目，F1的第一级和第三级似乎具有较高的概率。 对于轴模型中的项，F1的第二级似乎具有更高的概率。 对于轴底部附近的所有项目，F1的所有级别的概率都很小。
选择除F1，F2或F3中的第一个电平以外的其他电平可以更改整体形状。 这种变化表明预测变量之间存在相互作用。
回复：如何在分区下解释预测分析器图标记，
我确实了解到，对于每个F级别（F1，F2，F3），预测的概率总计为1.0。
我还了解到，当我在每个F电平上跟踪每条线（例如，倒V形）时，都会获得我选择的F设置下该y对象（例如Shade 31）的概率。
我要问的是，例如为什么当F1，F2，F3的预测概率分别为.132，.055，.113时，阴影31的倒V形？形状必须具有某种意义。 当然，它似乎与您指出的较高概率区域的位置（图形的顶部，中间，底部）不相关。
回复：如何解释分区下的预测探查器图我不明白你在问什么。 您适合三个不同且独立的模型（F1，F2，F3），并且类别预测变量具有3个级别。 您的图片很小，我看不到标签之类的细节。
