Помогите описать вклад факторов в исход Опции

[annica12]

Здравствуйте, коллеги. Очень прошу вашей профессиональной помощи. имеются 3 фактора, значимо различающиеся между группами с исходом 1 и 0. Построена нейронная сеть, дискриминантная модель, которые на основании этих факторов предсказывают исход с точностью 87-94%. Задача в формировании наглядного практического руководства к действию, если это возможно. Связать вместе эти три кофактора - напрямую друг от друга не зависят, разложить их, по осям например, и определить зоны риска, цветом (как плоскости или тернарные графики), чтобы отложив по осям имеющиеся значения каждого из факторов точка соединения показывала бы вероятность развития исходов 1 и 0 и было видно как изменить показатели, чтобы улучшить исход. Спасибо заранее.

[DrgLena]

Я как то сравнивала на одних данных возможности трех методов классификации дискриминантный анадиз, нейронные сети и деревья классификации, получила 72%, 76% и 74% соответственно. Классификационное дерево дает прекрасную графическую иллюстрацию и процесса и результата, которую понимает любой доктор, она и висит в ординаторской, красиво раскрашенная

[nokh]

Я как то сравнивала на одних данных возможности трех методов классификации дискриминантный анадиз, нейронные сети и деревья классификации, получила 72%, 76% и 74% соответственно. Классификационное дерево дает прекрасную графическую иллюстрацию и процесса и результата, которую понимает любой доктор, она и висит в ординаторской, красиво раскрашенная

Тоже думал насчёт дерева классификации, очень наглядно, нравятся! Одно удачное дерево и теперь меня сложно переубедить, что оксалатная мочекаменная болезнь это - в первую очередь генетика, во вторую - генетическая предрасположенность и только потом питание Только у annica12 показателей для дерева мало - может и на кустик не хватить. А у вас нет аналогичных бинарных данных именно с 3 или 4-мя показателями? Есть одна задумка...