ロジスティック回帰分析モデルのプロパティ
ロジスティック回帰分析モデルでは、次のプロパティを使用できます。
名前
このモデルの名前を指定します。
有用な欠損
情報のある欠測アルゴリズムを使用するかどうかを指定します。詳細については、欠損値を参照してください。
変数選択の使用
変数の選択を実行するかどうかを指定します。詳細については、変数の選択を参照してください。
有意水準
変数をモデルで検討するために必要となる有意水準を指定します。このプロパティは、変数選択の使用が選択されている場合のみ使用できます。
リンク関数
ロジスティック回帰分析で使用されるリンク関数を指定します。リンク関数は、応答変数を線形予測変数にリンクさせます。
次のリンク関数を利用できます。
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ロジット(デフォルト)累積ロジスティック分布関数の逆を指定します。
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プロビット(デフォルト)累積標準正規分布関数の逆を指定します。
収束
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関数収束のオーバーライドを使用すると、関数の収束値を手動で指定できます。
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関数収束のオーバーライドが選択されている場合は、Valueを使用して、関数の収束値を指定します。より大きな値を指定すると、モデルはより早く収束します。これにより、モデルの学習に費やされる時間を削減できますが、準最適な(最適な水準に達しない)モデルが作成されることがあります。
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勾配収束のオーバーライドを使用すると、勾配の収束値を手動で指定できます。
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勾配収束のオーバーライドが選択されている場合は、値を使用して、勾配の収束値を指定します。より大きな値を指定すると、モデルはより早く収束します。これにより、モデルの学習に費やされる時間を削減できますが、準最適な(最適な水準に達しない)モデルが作成されることがあります。
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最大反復回数では、モデルの学習中に実行される最大反復回数を指定します。比較的小さな値を指定すると、モデルの学習に費やされる時間を削減できますが、準最適な(最適な水準に達しない)モデルが作成されることがあります。
注: 勾配の収束または関数の収束条件を指定した場合、モデルが、指定した条件に到達する前に内部的な収束条件に基づいて収束する可能性があります。収束の理由については、詳細テーブルの収束タブにあります。
評価
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デフォルトのビン数を使用では、デフォルトのビン数を使用するか、独自の値を設定するかを指定します。デフォルトでは、尺度変数は、20のビンにグループ化されます。
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デフォルトのビン数を使用プロパティが選択されていない場合には、数値に、使用するビン数を指定します。5 - 100の範囲の整数値を指定する必要があります。
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予測値カットオフでは、計算される確率がイベントとみなされる値を指定します。
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許容値には、百分位を推定する反復アルゴリズムの収束の決定に使用する許容値を指定します。アルゴリズムの精度を高めるには、より小さな値を指定します。
診断プロットの表示
残差プロットウィンドウ、評価ウィンドウおよび影響度プロットウィンドウをモデルペインに表示するかどうかを指定します。