Sel. características

Este panel se activa sólo si el objetivo es predecir un objetivo. Permite solicitar y especificar opciones de selección de características. De forma predeterminada, todas las características se tienen en cuenta para la selección de características, pero es posible seleccionar un subconjunto de características para forzarlas en el modelo.

Realizar selección de características. Seleccione esta casilla para activar las opciones de selección de características.

• Entrada forzada. Pulse el botón de selección de campos junto a esta casilla y seleccione una o más características que se forzarán en el modelo.

Criterio de parada. En cada paso, la característica cuya suma al modelo dé lugar al menor error (calculado como la tasa de error de un destino categórico y el error cuadrático de un objetivo continuo) se tiene en cuenta para su inclusión en el conjunto de modelos. La selección continúa hasta que se cumple la condición especificada.

• Parar cuando se ha seleccionado el número especificado de características. El algoritmo añade un número fijo de características además de las forzadas en el modelo. Especifique un número entero positivo. Si se disminuyen los valores de número que se puede seleccionar se obtiene un modelo más reducido, lo que supone el riesgo de perder importantes características. Si se aumentan los valores de número que se puede seleccionar se incluirán todas las características importantes, pero se corre el riesgo de añadir características que aumenten el error del modelo.
• Parar cuando el cambio en el índice de errores absolutos sea inferior o igual al mínimo. El algoritmo se detiene cuando el cambio de la tasa de errores absolutos indica que el modelo no puede mejorarse más añadiendo nuevas características. Especifique un número positivo. Los valores decrecientes del cambio mínimo tienden a incluir más características, con el riesgo de incluir características que no añaden demasiado valor al modelo. Si se aumentan los valores del cambio mínimo se excluirán más características, pero puede que se pierdan características importantes para el modelo. El valor “óptimo” del cambio mínimo dependerá de los datos y de la aplicación. Consulte el Registro de errores de selección de características en los resultados para poder evaluar qué características son más importantes. Consulte el tema Registro de errores de selección de predictor (análisis de vecinos más próximos) para obtener más información. Las