Contribuciones por variables

Esta pantalla muestra en diversos gráficos cómo utiliza el modelo las diferentes variables. La variable más predictiva se encuentra a la izquierda, y la variable menos predictiva, a la derecha.

Existen cuatro tipos de gráficos:

  • Contribuciones de variable: importancia relativa de cada variable en el modelo generado.
  • Ponderaciones de variables: ponderaciones (en el polinomio final) de las variables normalizadas.
  • Contribuciones de variable inteligente: este gráfico tiene en cuenta las contribuciones internas de las variables.
  • Contribuciones máximas de variable inteligente: contribuciones máximas de variable inteligente incluyendo solo el máximo de variables similares. Por ejemplo, solo se mostrará la codificación agrupada de la variable continua age. Este es el gráfico que se visualiza de manera predeterminada.

El eje X muestra las variables. Pueden aparecer tres tipos de variables diferentes en función del tipo de gráfico mostrado:

  • la variable original
  • la variable codificada por la codificación de datos de Automated Analytics Modeler (c_variable),
  • la diferencia de información entre dos variables correlacionas ([variable_a]-[variable_b]).

    Cuando dos variables están correlacionadas solo se utiliza la que tiene una contribución superior, pero puede seguir habiendo información divergente entre las dos variables. En tal caso, solo se mantiene la diferencia.

El eje Y representa la contribución de las variables en función del gráfico seleccionado.

Para cambiar el tipo de gráfico, utilice el menú desplegable Tipo de gráfico.

La barra de herramientas situada bajo el título permite que el usuario copie las coordinadas al portapapeles, imprima el gráfico o lo grabe en formato PNG.

Fórmulas

Contribución de variable inteligente: la ecuación calculada por Automated Analytics Modeler - Regresión/Clasificación se puede describir como donde Ai es el coeficiente y Xi son los valores de entrada codificados (i amplía el número de columnas de entrada).

Ponderación de variables: la ponderación es solo el coeficiente asociado a la variable normalizada, así que, en términos de ecuación, puede representarse como: donde XN es la versión normalizada de X