Preliminary data, taken from the results of student psychological tests from the universities in Indonesia
MBTI INTROVERT.I SENSING.S THINKING.T JUDGING.J E.EKSTROVERT N.INTUITION
1 I N F P 93 20 47 40 7 80
2 E S F J 47 80 47 67 53 20
3 I S T J 73 73 80 73 27 27
4 E N F P 33 27 47 7 67 73
5 I S F P 53 73 40 27 47 27
F.FEELING P.PERCEIVING IPK
1 53 60 3.09
2 53 33 2.82
3 20 27 3.85
4 53 93 3.45
5 60 73 3.12Preliminary data, taken from the results of student psychological tests from the universities in Indonesia
https://realrapplication.blogspot.com/2019/02/faktor-apa-saja-yang-mempengaruhi-nilai.html
Originally all analytic in Bahasa Indonesia
This analytic can be use to find individual influence target variable.
The next application https://realrapplication.blogspot.com/2019/03/model-agnostic-explainers-untuk.html
Performance models are used random forest models(rf) and gradient boosted model (GBM) models then visualized with boxplot graphics, it will be obvious that the random forest residuals are smaller than GMB, so the random forest model that will be used.
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1975 nan 0.1000 0.0018
2 0.1910 nan 0.1000 0.0021
3 0.1874 nan 0.1000 0.0020
4 0.1847 nan 0.1000 -0.0007
5 0.1824 nan 0.1000 -0.0011
6 0.1785 nan 0.1000 0.0022
7 0.1774 nan 0.1000 -0.0016
8 0.1757 nan 0.1000 0.0016
9 0.1740 nan 0.1000 0.0009
10 0.1730 nan 0.1000 0.0004
20 0.1554 nan 0.1000 -0.0011
40 0.1436 nan 0.1000 -0.0002
60 0.1341 nan 0.1000 -0.0009
80 0.1296 nan 0.1000 -0.0027
100 0.1263 nan 0.1000 -0.0017
120 0.1237 nan 0.1000 -0.0015
140 0.1209 nan 0.1000 -0.0013
150 0.1192 nan 0.1000 -0.0021
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1945 nan 0.1000 0.0037
2 0.1869 nan 0.1000 0.0028
3 0.1802 nan 0.1000 0.0009
4 0.1753 nan 0.1000 0.0013
5 0.1698 nan 0.1000 0.0037
6 0.1666 nan 0.1000 -0.0019
7 0.1634 nan 0.1000 0.0016
8 0.1618 nan 0.1000 0.0010
9 0.1594 nan 0.1000 0.0014
10 0.1572 nan 0.1000 0.0005
20 0.1432 nan 0.1000 -0.0018
40 0.1263 nan 0.1000 -0.0010
60 0.1113 nan 0.1000 -0.0011
80 0.1066 nan 0.1000 -0.0010
100 0.0988 nan 0.1000 -0.0009
120 0.0923 nan 0.1000 -0.0017
140 0.0886 nan 0.1000 -0.0006
150 0.0861 nan 0.1000 -0.0011
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1917 nan 0.1000 0.0023
2 0.1856 nan 0.1000 0.0001
3 0.1804 nan 0.1000 0.0006
4 0.1771 nan 0.1000 0.0025
5 0.1736 nan 0.1000 -0.0013
6 0.1678 nan 0.1000 0.0025
7 0.1648 nan 0.1000 0.0012
8 0.1618 nan 0.1000 0.0017
9 0.1588 nan 0.1000 -0.0005
10 0.1568 nan 0.1000 -0.0004
20 0.1391 nan 0.1000 -0.0013
40 0.1164 nan 0.1000 -0.0039
60 0.1045 nan 0.1000 -0.0010
80 0.0960 nan 0.1000 -0.0005
100 0.0890 nan 0.1000 -0.0008
120 0.0820 nan 0.1000 -0.0010
140 0.0773 nan 0.1000 -0.0026
150 0.0744 nan 0.1000 -0.0023
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1508 nan 0.1000 -0.0005
2 0.1502 nan 0.1000 -0.0005
3 0.1495 nan 0.1000 -0.0023
4 0.1482 nan 0.1000 0.0009
5 0.1470 nan 0.1000 0.0003
6 0.1452 nan 0.1000 -0.0014
7 0.1442 nan 0.1000 -0.0024
8 0.1436 nan 0.1000 -0.0006
9 0.1437 nan 0.1000 -0.0017
10 0.1430 nan 0.1000 -0.0027
20 0.1361 nan 0.1000 -0.0002
40 0.1281 nan 0.1000 -0.0014
60 0.1224 nan 0.1000 -0.0016
80 0.1186 nan 0.1000 -0.0010
100 0.1142 nan 0.1000 -0.0012
120 0.1118 nan 0.1000 -0.0001
140 0.1100 nan 0.1000 -0.0009
150 0.1093 nan 0.1000 -0.0003
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1506 nan 0.1000 -0.0034
2 0.1499 nan 0.1000 -0.0011
3 0.1468 nan 0.1000 0.0015
4 0.1459 nan 0.1000 -0.0012
5 0.1433 nan 0.1000 0.0010
6 0.1416 nan 0.1000 -0.0031
7 0.1396 nan 0.1000 -0.0032
8 0.1361 nan 0.1000 -0.0005
9 0.1354 nan 0.1000 -0.0035
10 0.1342 nan 0.1000 -0.0006
20 0.1254 nan 0.1000 -0.0004
40 0.1160 nan 0.1000 -0.0011
60 0.1088 nan 0.1000 -0.0003
80 0.1045 nan 0.1000 -0.0018
100 0.0989 nan 0.1000 -0.0013
120 0.0941 nan 0.1000 -0.0014
140 0.0913 nan 0.1000 -0.0019
150 0.0904 nan 0.1000 -0.0021
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1478 nan 0.1000 -0.0012
2 0.1451 nan 0.1000 0.0003
3 0.1436 nan 0.1000 -0.0007
4 0.1426 nan 0.1000 -0.0018
5 0.1395 nan 0.1000 -0.0016
6 0.1382 nan 0.1000 -0.0016
7 0.1367 nan 0.1000 -0.0004
8 0.1358 nan 0.1000 -0.0031
9 0.1345 nan 0.1000 -0.0007
10 0.1336 nan 0.1000 -0.0006
20 0.1217 nan 0.1000 0.0004
40 0.1120 nan 0.1000 -0.0013
60 0.1060 nan 0.1000 -0.0029
80 0.0988 nan 0.1000 -0.0009
100 0.0932 nan 0.1000 -0.0018
120 0.0863 nan 0.1000 -0.0013
140 0.0835 nan 0.1000 -0.0014
150 0.0825 nan 0.1000 0.0000
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1322 nan 0.1000 -0.0019
2 0.1301 nan 0.1000 0.0007
3 0.1281 nan 0.1000 0.0017
4 0.1260 nan 0.1000 0.0008
5 0.1254 nan 0.1000 -0.0010
6 0.1236 nan 0.1000 -0.0004
7 0.1221 nan 0.1000 0.0008
8 0.1204 nan 0.1000 -0.0013
9 0.1197 nan 0.1000 -0.0002
10 0.1186 nan 0.1000 0.0001
20 0.1122 nan 0.1000 -0.0038
40 0.1039 nan 0.1000 -0.0004
60 0.0984 nan 0.1000 -0.0005
80 0.0923 nan 0.1000 -0.0007
100 0.0874 nan 0.1000 -0.0011
120 0.0850 nan 0.1000 -0.0020
140 0.0822 nan 0.1000 -0.0007
150 0.0816 nan 0.1000 -0.0008
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1302 nan 0.1000 0.0002
2 0.1259 nan 0.1000 0.0037
3 0.1237 nan 0.1000 0.0002
4 0.1195 nan 0.1000 0.0027
5 0.1180 nan 0.1000 0.0007
6 0.1159 nan 0.1000 0.0015
7 0.1133 nan 0.1000 -0.0008
8 0.1107 nan 0.1000 0.0006
9 0.1085 nan 0.1000 -0.0015
10 0.1078 nan 0.1000 -0.0009
20 0.0978 nan 0.1000 -0.0015
40 0.0842 nan 0.1000 -0.0002
60 0.0797 nan 0.1000 -0.0008
80 0.0718 nan 0.1000 -0.0006
100 0.0686 nan 0.1000 -0.0006
120 0.0642 nan 0.1000 -0.0015
140 0.0623 nan 0.1000 -0.0008
150 0.0613 nan 0.1000 -0.0013
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1295 nan 0.1000 0.0013
2 0.1286 nan 0.1000 -0.0004
3 0.1233 nan 0.1000 0.0043
4 0.1223 nan 0.1000 -0.0002
5 0.1181 nan 0.1000 0.0027
6 0.1121 nan 0.1000 0.0028
7 0.1088 nan 0.1000 0.0014
8 0.1050 nan 0.1000 0.0014
9 0.1037 nan 0.1000 0.0008
10 0.1020 nan 0.1000 0.0004
20 0.0894 nan 0.1000 0.0005
40 0.0768 nan 0.1000 -0.0003
60 0.0699 nan 0.1000 -0.0015
80 0.0653 nan 0.1000 -0.0008
100 0.0622 nan 0.1000 -0.0011
120 0.0588 nan 0.1000 -0.0004
140 0.0571 nan 0.1000 -0.0016
150 0.0564 nan 0.1000 -0.0006
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2145 nan 0.1000 0.0015
2 0.2149 nan 0.1000 -0.0041
3 0.2121 nan 0.1000 0.0020
4 0.2080 nan 0.1000 0.0043
5 0.2080 nan 0.1000 -0.0017
6 0.2057 nan 0.1000 0.0007
7 0.1992 nan 0.1000 -0.0012
8 0.1956 nan 0.1000 0.0004
9 0.1956 nan 0.1000 -0.0013
10 0.1922 nan 0.1000 -0.0023
20 0.1814 nan 0.1000 -0.0006
40 0.1640 nan 0.1000 -0.0002
60 0.1520 nan 0.1000 -0.0012
80 0.1413 nan 0.1000 -0.0049
100 0.1339 nan 0.1000 -0.0007
120 0.1281 nan 0.1000 -0.0013
140 0.1221 nan 0.1000 -0.0003
150 0.1174 nan 0.1000 -0.0003
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2149 nan 0.1000 0.0041
2 0.2099 nan 0.1000 0.0042
3 0.2049 nan 0.1000 0.0016
4 0.2018 nan 0.1000 0.0015
5 0.1985 nan 0.1000 0.0005
6 0.1954 nan 0.1000 -0.0004
7 0.1918 nan 0.1000 0.0021
8 0.1895 nan 0.1000 0.0010
9 0.1868 nan 0.1000 0.0002
10 0.1846 nan 0.1000 0.0016
20 0.1674 nan 0.1000 -0.0047
40 0.1367 nan 0.1000 -0.0002
60 0.1195 nan 0.1000 -0.0010
80 0.1057 nan 0.1000 -0.0012
100 0.0957 nan 0.1000 -0.0003
120 0.0901 nan 0.1000 -0.0015
140 0.0883 nan 0.1000 -0.0010
150 0.0861 nan 0.1000 -0.0005
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2115 nan 0.1000 0.0000
2 0.2068 nan 0.1000 0.0015
3 0.2016 nan 0.1000 -0.0019
4 0.1975 nan 0.1000 -0.0015
5 0.1951 nan 0.1000 0.0012
6 0.1959 nan 0.1000 -0.0043
7 0.1928 nan 0.1000 -0.0039
8 0.1895 nan 0.1000 -0.0057
9 0.1844 nan 0.1000 0.0051
10 0.1814 nan 0.1000 0.0001
20 0.1555 nan 0.1000 0.0016
40 0.1239 nan 0.1000 0.0002
60 0.1072 nan 0.1000 -0.0014
80 0.0941 nan 0.1000 0.0002
100 0.0854 nan 0.1000 -0.0009
120 0.0803 nan 0.1000 -0.0007
140 0.0750 nan 0.1000 -0.0006
150 0.0730 nan 0.1000 -0.0003
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1211 nan 0.1000 0.0008
2 0.1193 nan 0.1000 0.0007
3 0.1158 nan 0.1000 -0.0012
4 0.1146 nan 0.1000 0.0002
5 0.1137 nan 0.1000 -0.0000
6 0.1120 nan 0.1000 -0.0006
7 0.1120 nan 0.1000 -0.0013
8 0.1104 nan 0.1000 -0.0003
9 0.1100 nan 0.1000 -0.0002
10 0.1090 nan 0.1000 0.0006
20 0.1031 nan 0.1000 -0.0005
40 0.0947 nan 0.1000 -0.0002
60 0.0908 nan 0.1000 -0.0015
80 0.0856 nan 0.1000 -0.0005
100 0.0818 nan 0.1000 -0.0003
120 0.0786 nan 0.1000 -0.0007
140 0.0774 nan 0.1000 -0.0014
150 0.0755 nan 0.1000 -0.0009
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1217 nan 0.1000 0.0003
2 0.1181 nan 0.1000 0.0014
3 0.1168 nan 0.1000 -0.0007
4 0.1149 nan 0.1000 0.0004
5 0.1131 nan 0.1000 0.0019
6 0.1088 nan 0.1000 -0.0002
7 0.1071 nan 0.1000 0.0001
8 0.1049 nan 0.1000 0.0027
9 0.1028 nan 0.1000 0.0019
10 0.1007 nan 0.1000 0.0007
20 0.0885 nan 0.1000 -0.0005
40 0.0772 nan 0.1000 -0.0018
60 0.0728 nan 0.1000 -0.0005
80 0.0668 nan 0.1000 -0.0013
100 0.0634 nan 0.1000 -0.0009
120 0.0619 nan 0.1000 -0.0009
140 0.0593 nan 0.1000 -0.0002
150 0.0581 nan 0.1000 -0.0003
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1201 nan 0.1000 0.0010
2 0.1159 nan 0.1000 0.0013
3 0.1128 nan 0.1000 0.0003
4 0.1106 nan 0.1000 0.0003
5 0.1090 nan 0.1000 -0.0009
6 0.1086 nan 0.1000 -0.0029
7 0.1055 nan 0.1000 0.0033
8 0.1019 nan 0.1000 0.0022
9 0.1004 nan 0.1000 0.0001
10 0.0984 nan 0.1000 0.0010
20 0.0853 nan 0.1000 -0.0005
40 0.0743 nan 0.1000 -0.0010
60 0.0683 nan 0.1000 -0.0005
80 0.0629 nan 0.1000 -0.0016
100 0.0583 nan 0.1000 -0.0012
120 0.0554 nan 0.1000 -0.0012
140 0.0528 nan 0.1000 -0.0007
150 0.0512 nan 0.1000 -0.0004
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2584 nan 0.1000 -0.0000
2 0.2550 nan 0.1000 0.0017
3 0.2537 nan 0.1000 -0.0000
4 0.2512 nan 0.1000 0.0007
5 0.2519 nan 0.1000 -0.0030
6 0.2475 nan 0.1000 0.0001
7 0.2469 nan 0.1000 -0.0010
8 0.2469 nan 0.1000 -0.0019
9 0.2454 nan 0.1000 0.0004
10 0.2433 nan 0.1000 -0.0015
20 0.2290 nan 0.1000 0.0004
40 0.2090 nan 0.1000 -0.0006
60 0.1976 nan 0.1000 -0.0048
80 0.1898 nan 0.1000 0.0005
100 0.1804 nan 0.1000 -0.0020
120 0.1742 nan 0.1000 -0.0002
140 0.1681 nan 0.1000 -0.0006
150 0.1674 nan 0.1000 -0.0014
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2590 nan 0.1000 -0.0039
2 0.2561 nan 0.1000 0.0031
3 0.2516 nan 0.1000 -0.0009
4 0.2499 nan 0.1000 -0.0006
5 0.2392 nan 0.1000 -0.0006
6 0.2389 nan 0.1000 -0.0024
7 0.2390 nan 0.1000 -0.0017
8 0.2338 nan 0.1000 0.0027
9 0.2304 nan 0.1000 0.0022
10 0.2284 nan 0.1000 -0.0022
20 0.2101 nan 0.1000 -0.0004
40 0.1888 nan 0.1000 -0.0049
60 0.1639 nan 0.1000 -0.0016
80 0.1498 nan 0.1000 -0.0022
100 0.1412 nan 0.1000 -0.0030
120 0.1343 nan 0.1000 -0.0018
140 0.1295 nan 0.1000 -0.0012
150 0.1271 nan 0.1000 -0.0030
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2536 nan 0.1000 0.0025
2 0.2461 nan 0.1000 0.0058
3 0.2448 nan 0.1000 0.0001
4 0.2387 nan 0.1000 -0.0030
5 0.2368 nan 0.1000 0.0008
6 0.2366 nan 0.1000 -0.0040
7 0.2311 nan 0.1000 0.0020
8 0.2274 nan 0.1000 0.0012
9 0.2273 nan 0.1000 -0.0038
10 0.2255 nan 0.1000 0.0007
20 0.2055 nan 0.1000 0.0007
40 0.1800 nan 0.1000 0.0002
60 0.1609 nan 0.1000 -0.0006
80 0.1507 nan 0.1000 -0.0022
100 0.1384 nan 0.1000 -0.0011
120 0.1310 nan 0.1000 -0.0008
140 0.1254 nan 0.1000 -0.0031
150 0.1209 nan 0.1000 -0.0010
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1873 nan 0.1000 -0.0024
2 0.1861 nan 0.1000 -0.0025
3 0.1851 nan 0.1000 -0.0006
4 0.1827 nan 0.1000 0.0012
5 0.1806 nan 0.1000 -0.0017
6 0.1786 nan 0.1000 0.0009
7 0.1769 nan 0.1000 -0.0028
8 0.1753 nan 0.1000 0.0009
9 0.1748 nan 0.1000 -0.0040
10 0.1735 nan 0.1000 -0.0017
20 0.1655 nan 0.1000 -0.0025
40 0.1598 nan 0.1000 -0.0029
60 0.1513 nan 0.1000 -0.0020
80 0.1450 nan 0.1000 -0.0001
100 0.1414 nan 0.1000 -0.0016
120 0.1381 nan 0.1000 -0.0012
140 0.1368 nan 0.1000 -0.0007
150 0.1349 nan 0.1000 -0.0000
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1845 nan 0.1000 0.0015
2 0.1805 nan 0.1000 0.0001
3 0.1787 nan 0.1000 -0.0008
4 0.1767 nan 0.1000 -0.0012
5 0.1737 nan 0.1000 0.0025
6 0.1711 nan 0.1000 -0.0003
7 0.1689 nan 0.1000 -0.0004
8 0.1686 nan 0.1000 -0.0015
9 0.1674 nan 0.1000 -0.0000
10 0.1662 nan 0.1000 0.0011
20 0.1577 nan 0.1000 -0.0026
40 0.1399 nan 0.1000 -0.0016
60 0.1290 nan 0.1000 -0.0008
80 0.1221 nan 0.1000 -0.0016
100 0.1150 nan 0.1000 -0.0022
120 0.1117 nan 0.1000 -0.0003
140 0.1056 nan 0.1000 -0.0010
150 0.1036 nan 0.1000 -0.0017
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1852 nan 0.1000 -0.0003
2 0.1818 nan 0.1000 0.0006
3 0.1784 nan 0.1000 0.0016
4 0.1746 nan 0.1000 -0.0015
5 0.1713 nan 0.1000 -0.0004
6 0.1707 nan 0.1000 -0.0012
7 0.1690 nan 0.1000 0.0005
8 0.1654 nan 0.1000 0.0017
9 0.1645 nan 0.1000 -0.0008
10 0.1635 nan 0.1000 -0.0019
20 0.1500 nan 0.1000 -0.0002
40 0.1321 nan 0.1000 -0.0007
60 0.1231 nan 0.1000 -0.0011
80 0.1155 nan 0.1000 -0.0003
100 0.1079 nan 0.1000 -0.0035
120 0.1022 nan 0.1000 -0.0029
140 0.0970 nan 0.1000 -0.0010
150 0.0949 nan 0.1000 -0.0009
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1202 nan 0.1000 0.0015
2 0.1203 nan 0.1000 -0.0021
3 0.1190 nan 0.1000 0.0005
4 0.1173 nan 0.1000 0.0001
5 0.1159 nan 0.1000 0.0005
6 0.1151 nan 0.1000 -0.0016
7 0.1133 nan 0.1000 0.0010
8 0.1122 nan 0.1000 0.0004
9 0.1111 nan 0.1000 0.0002
10 0.1097 nan 0.1000 -0.0007
20 0.1013 nan 0.1000 -0.0019
40 0.0889 nan 0.1000 -0.0008
60 0.0828 nan 0.1000 -0.0002
80 0.0774 nan 0.1000 -0.0005
100 0.0730 nan 0.1000 -0.0016
120 0.0696 nan 0.1000 -0.0002
140 0.0668 nan 0.1000 -0.0004
150 0.0658 nan 0.1000 -0.0010
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1196 nan 0.1000 0.0005
2 0.1159 nan 0.1000 -0.0017
3 0.1139 nan 0.1000 0.0013
4 0.1101 nan 0.1000 0.0021
5 0.1084 nan 0.1000 0.0010
6 0.1064 nan 0.1000 0.0012
7 0.1048 nan 0.1000 0.0017
8 0.1036 nan 0.1000 0.0008
9 0.1017 nan 0.1000 -0.0034
10 0.0984 nan 0.1000 0.0006
20 0.0864 nan 0.1000 -0.0011
40 0.0727 nan 0.1000 0.0006
60 0.0637 nan 0.1000 -0.0001
80 0.0581 nan 0.1000 -0.0007
100 0.0556 nan 0.1000 -0.0021
120 0.0527 nan 0.1000 -0.0002
140 0.0511 nan 0.1000 -0.0008
150 0.0506 nan 0.1000 -0.0004
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1171 nan 0.1000 0.0012
2 0.1157 nan 0.1000 0.0010
3 0.1152 nan 0.1000 -0.0007
4 0.1122 nan 0.1000 -0.0012
5 0.1098 nan 0.1000 0.0007
6 0.1065 nan 0.1000 0.0014
7 0.1037 nan 0.1000 0.0005
8 0.1017 nan 0.1000 0.0008
9 0.0998 nan 0.1000 0.0007
10 0.0966 nan 0.1000 0.0020
20 0.0849 nan 0.1000 0.0001
40 0.0672 nan 0.1000 -0.0015
60 0.0597 nan 0.1000 -0.0005
80 0.0563 nan 0.1000 -0.0004
100 0.0525 nan 0.1000 -0.0010
120 0.0493 nan 0.1000 -0.0004
140 0.0476 nan 0.1000 -0.0011
150 0.0466 nan 0.1000 -0.0005
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2491 nan 0.1000 0.0004
2 0.2476 nan 0.1000 -0.0001
3 0.2458 nan 0.1000 -0.0024
4 0.2458 nan 0.1000 -0.0022
5 0.2440 nan 0.1000 0.0009
6 0.2425 nan 0.1000 -0.0051
7 0.2401 nan 0.1000 -0.0024
8 0.2367 nan 0.1000 0.0011
9 0.2341 nan 0.1000 0.0026
10 0.2329 nan 0.1000 -0.0009
20 0.2181 nan 0.1000 -0.0051
40 0.1955 nan 0.1000 -0.0003
60 0.1814 nan 0.1000 -0.0031
80 0.1727 nan 0.1000 -0.0022
100 0.1678 nan 0.1000 -0.0007
120 0.1611 nan 0.1000 -0.0021
140 0.1556 nan 0.1000 0.0002
150 0.1521 nan 0.1000 -0.0004
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2462 nan 0.1000 -0.0020
2 0.2428 nan 0.1000 0.0022
3 0.2364 nan 0.1000 0.0040
4 0.2342 nan 0.1000 0.0008
5 0.2293 nan 0.1000 0.0031
6 0.2257 nan 0.1000 0.0037
7 0.2237 nan 0.1000 -0.0014
8 0.2182 nan 0.1000 0.0034
9 0.2154 nan 0.1000 0.0019
10 0.2118 nan 0.1000 0.0019
20 0.1896 nan 0.1000 -0.0004
40 0.1621 nan 0.1000 -0.0012
60 0.1461 nan 0.1000 -0.0002
80 0.1327 nan 0.1000 -0.0017
100 0.1209 nan 0.1000 -0.0017
120 0.1146 nan 0.1000 -0.0021
140 0.1074 nan 0.1000 -0.0026
150 0.1042 nan 0.1000 -0.0015
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2492 nan 0.1000 0.0008
2 0.2433 nan 0.1000 0.0050
3 0.2376 nan 0.1000 0.0034
4 0.2340 nan 0.1000 0.0021
5 0.2292 nan 0.1000 0.0027
6 0.2266 nan 0.1000 -0.0014
7 0.2224 nan 0.1000 0.0040
8 0.2163 nan 0.1000 0.0001
9 0.2136 nan 0.1000 0.0020
10 0.2082 nan 0.1000 0.0001
20 0.1875 nan 0.1000 -0.0012
40 0.1594 nan 0.1000 -0.0038
60 0.1397 nan 0.1000 -0.0031
80 0.1250 nan 0.1000 -0.0013
100 0.1124 nan 0.1000 -0.0002
120 0.0987 nan 0.1000 -0.0015
140 0.0913 nan 0.1000 -0.0010
150 0.0862 nan 0.1000 0.0001
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2108 nan 0.1000 0.0023
2 0.2083 nan 0.1000 0.0025
3 0.2064 nan 0.1000 -0.0009
4 0.2077 nan 0.1000 -0.0041
5 0.2047 nan 0.1000 0.0019
6 0.2023 nan 0.1000 0.0013
7 0.1995 nan 0.1000 -0.0029
8 0.1966 nan 0.1000 -0.0020
9 0.1958 nan 0.1000 -0.0015
10 0.1975 nan 0.1000 -0.0067
20 0.1857 nan 0.1000 0.0016
40 0.1714 nan 0.1000 -0.0021
60 0.1581 nan 0.1000 -0.0004
80 0.1503 nan 0.1000 -0.0008
100 0.1423 nan 0.1000 -0.0025
120 0.1382 nan 0.1000 -0.0004
140 0.1341 nan 0.1000 -0.0006
150 0.1324 nan 0.1000 -0.0027
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2102 nan 0.1000 0.0025
2 0.2055 nan 0.1000 0.0015
3 0.2035 nan 0.1000 0.0005
4 0.2027 nan 0.1000 -0.0009
5 0.2001 nan 0.1000 0.0011
6 0.1972 nan 0.1000 -0.0021
7 0.1928 nan 0.1000 -0.0002
8 0.1898 nan 0.1000 0.0027
9 0.1865 nan 0.1000 -0.0010
10 0.1838 nan 0.1000 0.0016
20 0.1651 nan 0.1000 -0.0009
40 0.1433 nan 0.1000 -0.0038
60 0.1284 nan 0.1000 -0.0016
80 0.1190 nan 0.1000 -0.0008
100 0.1131 nan 0.1000 -0.0014
120 0.1090 nan 0.1000 -0.0024
140 0.1052 nan 0.1000 -0.0018
150 0.1036 nan 0.1000 -0.0008
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2115 nan 0.1000 0.0031
2 0.2065 nan 0.1000 0.0028
3 0.2022 nan 0.1000 0.0020
4 0.1993 nan 0.1000 -0.0022
5 0.1965 nan 0.1000 -0.0015
6 0.1943 nan 0.1000 0.0008
7 0.1921 nan 0.1000 0.0007
8 0.1899 nan 0.1000 0.0011
9 0.1860 nan 0.1000 -0.0028
10 0.1842 nan 0.1000 -0.0050
20 0.1685 nan 0.1000 -0.0046
40 0.1422 nan 0.1000 -0.0033
60 0.1290 nan 0.1000 -0.0032
80 0.1179 nan 0.1000 -0.0009
100 0.1100 nan 0.1000 -0.0011
120 0.1023 nan 0.1000 -0.0008
140 0.0970 nan 0.1000 -0.0000
150 0.0934 nan 0.1000 -0.0012
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2305 nan 0.1000 -0.0012
2 0.2286 nan 0.1000 0.0013
3 0.2203 nan 0.1000 0.0022
4 0.2175 nan 0.1000 0.0027
5 0.2126 nan 0.1000 -0.0017
6 0.2084 nan 0.1000 0.0040
7 0.2072 nan 0.1000 -0.0028
8 0.2034 nan 0.1000 0.0025
9 0.2022 nan 0.1000 -0.0008
10 0.1995 nan 0.1000 -0.0019
20 0.1904 nan 0.1000 0.0013
40 0.1726 nan 0.1000 -0.0009
60 0.1618 nan 0.1000 -0.0039
80 0.1553 nan 0.1000 -0.0009
100 0.1512 nan 0.1000 -0.0025
120 0.1490 nan 0.1000 -0.0011
140 0.1455 nan 0.1000 0.0000
150 0.1430 nan 0.1000 -0.0008
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2233 nan 0.1000 0.0070
2 0.2195 nan 0.1000 0.0016
3 0.2155 nan 0.1000 0.0030
4 0.2142 nan 0.1000 -0.0003
5 0.2139 nan 0.1000 -0.0027
6 0.2117 nan 0.1000 0.0021
7 0.2078 nan 0.1000 -0.0035
8 0.2056 nan 0.1000 0.0019
9 0.2010 nan 0.1000 0.0028
10 0.1970 nan 0.1000 0.0006
20 0.1778 nan 0.1000 -0.0033
40 0.1533 nan 0.1000 0.0013
60 0.1409 nan 0.1000 -0.0015
80 0.1302 nan 0.1000 -0.0018
100 0.1178 nan 0.1000 -0.0016
120 0.1112 nan 0.1000 -0.0027
140 0.1038 nan 0.1000 -0.0011
150 0.1000 nan 0.1000 -0.0017
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2260 nan 0.1000 -0.0017
2 0.2203 nan 0.1000 0.0054
3 0.2182 nan 0.1000 -0.0020
4 0.2149 nan 0.1000 0.0003
5 0.2087 nan 0.1000 0.0020
6 0.2062 nan 0.1000 -0.0002
7 0.2008 nan 0.1000 0.0016
8 0.2003 nan 0.1000 -0.0049
9 0.1998 nan 0.1000 -0.0015
10 0.1953 nan 0.1000 -0.0034
20 0.1747 nan 0.1000 -0.0014
40 0.1497 nan 0.1000 -0.0000
60 0.1313 nan 0.1000 -0.0016
80 0.1203 nan 0.1000 -0.0011
100 0.1121 nan 0.1000 -0.0026
120 0.1027 nan 0.1000 -0.0008
140 0.0955 nan 0.1000 -0.0024
150 0.0926 nan 0.1000 -0.0010
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2192 nan 0.1000 0.0022
2 0.2136 nan 0.1000 -0.0052
3 0.2109 nan 0.1000 0.0024
4 0.2070 nan 0.1000 0.0007
5 0.2041 nan 0.1000 0.0021
6 0.2014 nan 0.1000 0.0010
7 0.1990 nan 0.1000 0.0014
8 0.1981 nan 0.1000 -0.0012
9 0.1969 nan 0.1000 -0.0019
10 0.1947 nan 0.1000 0.0015
20 0.1838 nan 0.1000 0.0004
40 0.1642 nan 0.1000 -0.0015
60 0.1553 nan 0.1000 -0.0018
80 0.1478 nan 0.1000 -0.0011
100 0.1438 nan 0.1000 0.0003
120 0.1403 nan 0.1000 -0.0003
140 0.1358 nan 0.1000 -0.0017
150 0.1352 nan 0.1000 -0.0014
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2157 nan 0.1000 0.0006
2 0.2153 nan 0.1000 -0.0016
3 0.2122 nan 0.1000 0.0040
4 0.2042 nan 0.1000 0.0070
5 0.2018 nan 0.1000 0.0011
6 0.1962 nan 0.1000 0.0030
7 0.1935 nan 0.1000 0.0027
8 0.1883 nan 0.1000 -0.0015
9 0.1841 nan 0.1000 0.0040
10 0.1822 nan 0.1000 0.0015
20 0.1653 nan 0.1000 -0.0007
40 0.1476 nan 0.1000 -0.0010
60 0.1347 nan 0.1000 -0.0011
80 0.1247 nan 0.1000 -0.0008
100 0.1131 nan 0.1000 -0.0005
120 0.1055 nan 0.1000 -0.0008
140 0.1015 nan 0.1000 -0.0011
150 0.0993 nan 0.1000 -0.0002
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2181 nan 0.1000 0.0025
2 0.2130 nan 0.1000 -0.0043
3 0.2086 nan 0.1000 0.0033
4 0.2024 nan 0.1000 0.0043
5 0.1974 nan 0.1000 0.0030
6 0.1918 nan 0.1000 0.0015
7 0.1904 nan 0.1000 -0.0031
8 0.1887 nan 0.1000 -0.0025
9 0.1868 nan 0.1000 0.0008
10 0.1852 nan 0.1000 0.0000
20 0.1641 nan 0.1000 -0.0063
40 0.1404 nan 0.1000 -0.0042
60 0.1229 nan 0.1000 -0.0018
80 0.1144 nan 0.1000 -0.0016
100 0.1059 nan 0.1000 -0.0001
120 0.0983 nan 0.1000 -0.0018
140 0.0900 nan 0.1000 -0.0006
150 0.0876 nan 0.1000 -0.0009
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1382 nan 0.1000 0.0016
2 0.1379 nan 0.1000 -0.0007
3 0.1377 nan 0.1000 -0.0007
4 0.1369 nan 0.1000 0.0010
5 0.1349 nan 0.1000 0.0002
6 0.1340 nan 0.1000 -0.0002
7 0.1327 nan 0.1000 -0.0014
8 0.1326 nan 0.1000 -0.0029
9 0.1317 nan 0.1000 -0.0002
10 0.1312 nan 0.1000 -0.0004
20 0.1275 nan 0.1000 -0.0016
40 0.1205 nan 0.1000 0.0001
60 0.1146 nan 0.1000 -0.0010
80 0.1104 nan 0.1000 -0.0015
100 0.1074 nan 0.1000 -0.0005
120 0.1042 nan 0.1000 -0.0029
140 0.1023 nan 0.1000 -0.0007
150 0.1010 nan 0.1000 -0.0006
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1398 nan 0.1000 -0.0017
2 0.1390 nan 0.1000 -0.0021
3 0.1363 nan 0.1000 0.0000
4 0.1344 nan 0.1000 -0.0003
5 0.1337 nan 0.1000 -0.0010
6 0.1323 nan 0.1000 -0.0025
7 0.1314 nan 0.1000 0.0002
8 0.1294 nan 0.1000 0.0001
9 0.1284 nan 0.1000 -0.0001
10 0.1269 nan 0.1000 -0.0013
20 0.1178 nan 0.1000 -0.0011
40 0.1032 nan 0.1000 -0.0023
60 0.0932 nan 0.1000 -0.0007
80 0.0859 nan 0.1000 0.0004
100 0.0807 nan 0.1000 -0.0011
120 0.0740 nan 0.1000 -0.0011
140 0.0702 nan 0.1000 -0.0009
150 0.0681 nan 0.1000 -0.0020
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1398 nan 0.1000 -0.0008
2 0.1379 nan 0.1000 0.0011
3 0.1349 nan 0.1000 0.0014
4 0.1338 nan 0.1000 -0.0040
5 0.1304 nan 0.1000 -0.0027
6 0.1278 nan 0.1000 0.0007
7 0.1263 nan 0.1000 0.0003
8 0.1225 nan 0.1000 -0.0027
9 0.1218 nan 0.1000 -0.0013
10 0.1207 nan 0.1000 -0.0008
20 0.1090 nan 0.1000 -0.0011
40 0.0963 nan 0.1000 -0.0011
60 0.0874 nan 0.1000 0.0002
80 0.0800 nan 0.1000 -0.0017
100 0.0741 nan 0.1000 -0.0006
120 0.0693 nan 0.1000 -0.0024
140 0.0640 nan 0.1000 0.0000
150 0.0622 nan 0.1000 -0.0015
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2279 nan 0.1000 -0.0016
2 0.2258 nan 0.1000 -0.0019
3 0.2231 nan 0.1000 0.0012
4 0.2211 nan 0.1000 0.0013
5 0.2186 nan 0.1000 0.0020
6 0.2154 nan 0.1000 -0.0025
7 0.2117 nan 0.1000 0.0006
8 0.2104 nan 0.1000 -0.0015
9 0.2081 nan 0.1000 -0.0008
10 0.2047 nan 0.1000 0.0020
20 0.1875 nan 0.1000 -0.0043
40 0.1602 nan 0.1000 -0.0002
60 0.1467 nan 0.1000 -0.0025
80 0.1353 nan 0.1000 -0.0015
100 0.1281 nan 0.1000 -0.0035
120 0.1221 nan 0.1000 -0.0027
140 0.1195 nan 0.1000 -0.0028
150 0.1178 nan 0.1000 -0.0005
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2234 nan 0.1000 0.0052
2 0.2176 nan 0.1000 0.0036
3 0.2125 nan 0.1000 0.0033
4 0.2049 nan 0.1000 0.0063
5 0.1989 nan 0.1000 0.0061
6 0.1934 nan 0.1000 0.0020
7 0.1890 nan 0.1000 0.0004
8 0.1867 nan 0.1000 -0.0009
9 0.1821 nan 0.1000 0.0006
10 0.1772 nan 0.1000 0.0008
20 0.1523 nan 0.1000 0.0009
40 0.1311 nan 0.1000 -0.0035
60 0.1200 nan 0.1000 -0.0047
80 0.1073 nan 0.1000 -0.0021
100 0.1004 nan 0.1000 -0.0004
120 0.0945 nan 0.1000 -0.0010
140 0.0906 nan 0.1000 -0.0017
150 0.0887 nan 0.1000 -0.0007
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2220 nan 0.1000 0.0035
2 0.2150 nan 0.1000 0.0035
3 0.2079 nan 0.1000 0.0040
4 0.2053 nan 0.1000 0.0021
5 0.1984 nan 0.1000 0.0043
6 0.1959 nan 0.1000 -0.0025
7 0.1912 nan 0.1000 0.0020
8 0.1861 nan 0.1000 0.0019
9 0.1825 nan 0.1000 0.0018
10 0.1822 nan 0.1000 -0.0021
20 0.1549 nan 0.1000 -0.0005
40 0.1325 nan 0.1000 -0.0021
60 0.1180 nan 0.1000 -0.0009
80 0.1076 nan 0.1000 -0.0018
100 0.0989 nan 0.1000 -0.0025
120 0.0916 nan 0.1000 -0.0011
140 0.0871 nan 0.1000 -0.0010
150 0.0850 nan 0.1000 -0.0018
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1225 nan 0.1000 0.0005
2 0.1208 nan 0.1000 0.0006
3 0.1189 nan 0.1000 -0.0027
4 0.1179 nan 0.1000 -0.0025
5 0.1157 nan 0.1000 0.0009
6 0.1149 nan 0.1000 -0.0004
7 0.1133 nan 0.1000 0.0008
8 0.1129 nan 0.1000 -0.0009
9 0.1125 nan 0.1000 -0.0012
10 0.1120 nan 0.1000 0.0003
20 0.1056 nan 0.1000 0.0000
40 0.1004 nan 0.1000 -0.0010
60 0.0957 nan 0.1000 -0.0008
80 0.0917 nan 0.1000 -0.0009
100 0.0884 nan 0.1000 -0.0010
120 0.0865 nan 0.1000 -0.0009
140 0.0860 nan 0.1000 -0.0014
150 0.0850 nan 0.1000 -0.0001
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1219 nan 0.1000 -0.0005
2 0.1199 nan 0.1000 0.0002
3 0.1183 nan 0.1000 0.0009
4 0.1172 nan 0.1000 -0.0008
5 0.1155 nan 0.1000 -0.0002
6 0.1141 nan 0.1000 -0.0004
7 0.1129 nan 0.1000 0.0002
8 0.1105 nan 0.1000 0.0014
9 0.1085 nan 0.1000 -0.0006
10 0.1067 nan 0.1000 0.0005
20 0.0950 nan 0.1000 0.0002
40 0.0858 nan 0.1000 -0.0006
60 0.0774 nan 0.1000 -0.0012
80 0.0733 nan 0.1000 -0.0011
100 0.0695 nan 0.1000 -0.0006
120 0.0658 nan 0.1000 -0.0004
140 0.0627 nan 0.1000 -0.0005
150 0.0615 nan 0.1000 -0.0011
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1195 nan 0.1000 0.0045
2 0.1180 nan 0.1000 -0.0013
3 0.1151 nan 0.1000 0.0006
4 0.1139 nan 0.1000 0.0004
5 0.1124 nan 0.1000 -0.0005
6 0.1107 nan 0.1000 0.0001
7 0.1098 nan 0.1000 0.0007
8 0.1091 nan 0.1000 -0.0012
9 0.1075 nan 0.1000 0.0001
10 0.1068 nan 0.1000 -0.0009
20 0.0970 nan 0.1000 -0.0006
40 0.0860 nan 0.1000 -0.0012
60 0.0778 nan 0.1000 -0.0013
80 0.0723 nan 0.1000 -0.0014
100 0.0669 nan 0.1000 -0.0009
120 0.0626 nan 0.1000 -0.0015
140 0.0595 nan 0.1000 -0.0001
150 0.0577 nan 0.1000 -0.0010
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1822 nan 0.1000 0.0016
2 0.1800 nan 0.1000 0.0017
3 0.1760 nan 0.1000 0.0019
4 0.1740 nan 0.1000 0.0016
5 0.1720 nan 0.1000 -0.0007
6 0.1694 nan 0.1000 0.0001
7 0.1679 nan 0.1000 -0.0011
8 0.1658 nan 0.1000 -0.0005
9 0.1649 nan 0.1000 -0.0002
10 0.1643 nan 0.1000 -0.0002
20 0.1569 nan 0.1000 -0.0006
40 0.1435 nan 0.1000 -0.0008
60 0.1338 nan 0.1000 -0.0011
80 0.1285 nan 0.1000 -0.0016
100 0.1235 nan 0.1000 -0.0003
120 0.1206 nan 0.1000 -0.0001
140 0.1169 nan 0.1000 -0.0009
150 0.1150 nan 0.1000 -0.0007
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1804 nan 0.1000 0.0026
2 0.1770 nan 0.1000 0.0020
3 0.1717 nan 0.1000 0.0023
4 0.1668 nan 0.1000 -0.0012
5 0.1640 nan 0.1000 -0.0013
6 0.1622 nan 0.1000 0.0016
7 0.1592 nan 0.1000 -0.0008
8 0.1569 nan 0.1000 0.0000
9 0.1548 nan 0.1000 -0.0009
10 0.1536 nan 0.1000 -0.0010
20 0.1336 nan 0.1000 -0.0038
40 0.1182 nan 0.1000 -0.0010
60 0.1042 nan 0.1000 -0.0003
80 0.0978 nan 0.1000 -0.0024
100 0.0935 nan 0.1000 -0.0008
120 0.0909 nan 0.1000 -0.0009
140 0.0869 nan 0.1000 -0.0010
150 0.0851 nan 0.1000 -0.0020
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1795 nan 0.1000 0.0012
2 0.1749 nan 0.1000 0.0017
3 0.1728 nan 0.1000 -0.0002
4 0.1716 nan 0.1000 -0.0002
5 0.1662 nan 0.1000 0.0046
6 0.1635 nan 0.1000 0.0010
7 0.1603 nan 0.1000 0.0006
8 0.1599 nan 0.1000 -0.0006
9 0.1557 nan 0.1000 0.0003
10 0.1545 nan 0.1000 -0.0016
20 0.1358 nan 0.1000 -0.0002
40 0.1127 nan 0.1000 -0.0005
60 0.1010 nan 0.1000 -0.0010
80 0.0934 nan 0.1000 -0.0017
100 0.0863 nan 0.1000 -0.0018
120 0.0827 nan 0.1000 -0.0025
140 0.0787 nan 0.1000 -0.0020
150 0.0763 nan 0.1000 -0.0007
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2520 nan 0.1000 0.0043
2 0.2494 nan 0.1000 0.0003
3 0.2428 nan 0.1000 0.0041
4 0.2361 nan 0.1000 -0.0010
5 0.2316 nan 0.1000 0.0007
6 0.2290 nan 0.1000 0.0007
7 0.2266 nan 0.1000 -0.0003
8 0.2232 nan 0.1000 0.0016
9 0.2204 nan 0.1000 -0.0037
10 0.2196 nan 0.1000 0.0003
20 0.1968 nan 0.1000 -0.0052
40 0.1760 nan 0.1000 -0.0001
60 0.1631 nan 0.1000 -0.0046
80 0.1550 nan 0.1000 -0.0026
100 0.1473 nan 0.1000 -0.0029
120 0.1391 nan 0.1000 -0.0008
140 0.1337 nan 0.1000 -0.0017
150 0.1319 nan 0.1000 -0.0010
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2538 nan 0.1000 0.0030
2 0.2477 nan 0.1000 0.0046
3 0.2422 nan 0.1000 0.0023
4 0.2367 nan 0.1000 0.0010
5 0.2329 nan 0.1000 -0.0009
6 0.2253 nan 0.1000 0.0047
7 0.2195 nan 0.1000 0.0043
8 0.2144 nan 0.1000 0.0036
9 0.2119 nan 0.1000 -0.0008
10 0.2083 nan 0.1000 -0.0018
20 0.1819 nan 0.1000 0.0004
40 0.1487 nan 0.1000 0.0002
60 0.1307 nan 0.1000 -0.0006
80 0.1212 nan 0.1000 -0.0011
100 0.1087 nan 0.1000 -0.0010
120 0.0959 nan 0.1000 -0.0015
140 0.0897 nan 0.1000 -0.0015
150 0.0881 nan 0.1000 -0.0005
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2507 nan 0.1000 0.0015
2 0.2434 nan 0.1000 0.0018
3 0.2426 nan 0.1000 -0.0038
4 0.2374 nan 0.1000 0.0006
5 0.2331 nan 0.1000 0.0041
6 0.2293 nan 0.1000 0.0004
7 0.2256 nan 0.1000 -0.0002
8 0.2167 nan 0.1000 0.0054
9 0.2134 nan 0.1000 -0.0069
10 0.2100 nan 0.1000 0.0033
20 0.1844 nan 0.1000 -0.0010
40 0.1454 nan 0.1000 0.0007
60 0.1225 nan 0.1000 -0.0015
80 0.1094 nan 0.1000 -0.0014
100 0.0981 nan 0.1000 -0.0012
120 0.0868 nan 0.1000 -0.0007
140 0.0807 nan 0.1000 -0.0003
150 0.0783 nan 0.1000 -0.0007
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1152 nan 0.1000 -0.0005
2 0.1143 nan 0.1000 0.0001
3 0.1138 nan 0.1000 0.0003
4 0.1121 nan 0.1000 0.0006
5 0.1107 nan 0.1000 -0.0003
6 0.1105 nan 0.1000 -0.0004
7 0.1104 nan 0.1000 -0.0015
8 0.1094 nan 0.1000 -0.0014
9 0.1089 nan 0.1000 -0.0001
10 0.1086 nan 0.1000 -0.0018
20 0.1060 nan 0.1000 -0.0016
40 0.1018 nan 0.1000 -0.0001
60 0.0994 nan 0.1000 -0.0013
80 0.0962 nan 0.1000 -0.0007
100 0.0952 nan 0.1000 -0.0008
120 0.0934 nan 0.1000 -0.0007
140 0.0924 nan 0.1000 -0.0008
150 0.0930 nan 0.1000 -0.0019
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1143 nan 0.1000 0.0008
2 0.1134 nan 0.1000 0.0003
3 0.1113 nan 0.1000 0.0018
4 0.1100 nan 0.1000 0.0004
5 0.1089 nan 0.1000 -0.0007
6 0.1086 nan 0.1000 -0.0015
7 0.1084 nan 0.1000 -0.0016
8 0.1079 nan 0.1000 -0.0013
9 0.1079 nan 0.1000 -0.0019
10 0.1072 nan 0.1000 -0.0018
20 0.1016 nan 0.1000 -0.0016
40 0.0941 nan 0.1000 -0.0031
60 0.0896 nan 0.1000 -0.0008
80 0.0867 nan 0.1000 -0.0016
100 0.0818 nan 0.1000 -0.0002
120 0.0791 nan 0.1000 -0.0008
140 0.0779 nan 0.1000 -0.0014
150 0.0758 nan 0.1000 -0.0016
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1155 nan 0.1000 -0.0016
2 0.1134 nan 0.1000 -0.0011
3 0.1124 nan 0.1000 -0.0008
4 0.1096 nan 0.1000 0.0013
5 0.1081 nan 0.1000 -0.0032
6 0.1072 nan 0.1000 -0.0006
7 0.1058 nan 0.1000 0.0006
8 0.1040 nan 0.1000 0.0003
9 0.1034 nan 0.1000 -0.0011
10 0.1028 nan 0.1000 -0.0010
20 0.0979 nan 0.1000 -0.0001
40 0.0903 nan 0.1000 -0.0011
60 0.0860 nan 0.1000 -0.0013
80 0.0828 nan 0.1000 -0.0029
100 0.0765 nan 0.1000 -0.0003
120 0.0730 nan 0.1000 -0.0012
140 0.0708 nan 0.1000 -0.0004
150 0.0688 nan 0.1000 -0.0013
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1757 nan 0.1000 0.0017
2 0.1732 nan 0.1000 0.0009
3 0.1714 nan 0.1000 0.0001
4 0.1705 nan 0.1000 0.0001
5 0.1693 nan 0.1000 0.0011
6 0.1674 nan 0.1000 0.0008
7 0.1665 nan 0.1000 -0.0004
8 0.1645 nan 0.1000 -0.0026
9 0.1616 nan 0.1000 0.0011
10 0.1609 nan 0.1000 -0.0009
20 0.1525 nan 0.1000 0.0000
40 0.1401 nan 0.1000 -0.0021
60 0.1326 nan 0.1000 -0.0009
80 0.1265 nan 0.1000 -0.0011
100 0.1222 nan 0.1000 -0.0007
120 0.1190 nan 0.1000 -0.0013
140 0.1147 nan 0.1000 -0.0007
150 0.1135 nan 0.1000 -0.0011
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1754 nan 0.1000 0.0025
2 0.1728 nan 0.1000 -0.0010
3 0.1715 nan 0.1000 -0.0001
4 0.1689 nan 0.1000 0.0012
5 0.1661 nan 0.1000 -0.0002
6 0.1632 nan 0.1000 0.0030
7 0.1618 nan 0.1000 -0.0008
8 0.1579 nan 0.1000 0.0014
9 0.1573 nan 0.1000 -0.0014
10 0.1558 nan 0.1000 0.0002
20 0.1486 nan 0.1000 -0.0001
40 0.1340 nan 0.1000 0.0014
60 0.1175 nan 0.1000 -0.0011
80 0.1093 nan 0.1000 -0.0003
100 0.1030 nan 0.1000 -0.0018
120 0.0970 nan 0.1000 0.0000
140 0.0915 nan 0.1000 -0.0012
150 0.0876 nan 0.1000 -0.0011
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1743 nan 0.1000 0.0026
2 0.1732 nan 0.1000 -0.0012
3 0.1711 nan 0.1000 0.0018
4 0.1659 nan 0.1000 0.0029
5 0.1633 nan 0.1000 0.0013
6 0.1586 nan 0.1000 0.0005
7 0.1573 nan 0.1000 0.0007
8 0.1528 nan 0.1000 0.0009
9 0.1515 nan 0.1000 -0.0005
10 0.1482 nan 0.1000 -0.0001
20 0.1357 nan 0.1000 -0.0012
40 0.1183 nan 0.1000 -0.0007
60 0.1079 nan 0.1000 -0.0000
80 0.0999 nan 0.1000 -0.0018
100 0.0915 nan 0.1000 -0.0006
120 0.0837 nan 0.1000 -0.0013
140 0.0774 nan 0.1000 -0.0012
150 0.0749 nan 0.1000 -0.0005
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1481 nan 0.1000 -0.0008
2 0.1476 nan 0.1000 -0.0017
3 0.1452 nan 0.1000 0.0003
4 0.1434 nan 0.1000 0.0001
5 0.1431 nan 0.1000 -0.0015
6 0.1416 nan 0.1000 0.0011
7 0.1410 nan 0.1000 -0.0002
8 0.1394 nan 0.1000 0.0015
9 0.1379 nan 0.1000 -0.0006
10 0.1377 nan 0.1000 -0.0013
20 0.1287 nan 0.1000 -0.0003
40 0.1191 nan 0.1000 -0.0002
60 0.1129 nan 0.1000 -0.0002
80 0.1077 nan 0.1000 -0.0008
100 0.1034 nan 0.1000 -0.0007
120 0.1011 nan 0.1000 -0.0002
140 0.0980 nan 0.1000 -0.0001
150 0.0967 nan 0.1000 -0.0017
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1446 nan 0.1000 0.0019
2 0.1420 nan 0.1000 -0.0011
3 0.1384 nan 0.1000 -0.0003
4 0.1359 nan 0.1000 0.0008
5 0.1353 nan 0.1000 -0.0011
6 0.1334 nan 0.1000 0.0003
7 0.1327 nan 0.1000 -0.0004
8 0.1309 nan 0.1000 0.0007
9 0.1286 nan 0.1000 0.0009
10 0.1266 nan 0.1000 0.0002
20 0.1155 nan 0.1000 -0.0018
40 0.1021 nan 0.1000 -0.0015
60 0.0976 nan 0.1000 -0.0025
80 0.0907 nan 0.1000 -0.0017
100 0.0850 nan 0.1000 -0.0008
120 0.0796 nan 0.1000 -0.0023
140 0.0766 nan 0.1000 -0.0012
150 0.0753 nan 0.1000 -0.0020
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1453 nan 0.1000 0.0018
2 0.1434 nan 0.1000 -0.0001
3 0.1410 nan 0.1000 0.0016
4 0.1374 nan 0.1000 0.0019
5 0.1333 nan 0.1000 0.0007
6 0.1307 nan 0.1000 0.0013
7 0.1294 nan 0.1000 -0.0041
8 0.1280 nan 0.1000 0.0007
9 0.1266 nan 0.1000 -0.0008
10 0.1255 nan 0.1000 -0.0011
20 0.1138 nan 0.1000 0.0002
40 0.0990 nan 0.1000 -0.0012
60 0.0906 nan 0.1000 -0.0013
80 0.0837 nan 0.1000 -0.0011
100 0.0793 nan 0.1000 -0.0021
120 0.0749 nan 0.1000 -0.0013
140 0.0721 nan 0.1000 -0.0013
150 0.0707 nan 0.1000 -0.0008
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2458 nan 0.1000 0.0059
2 0.2436 nan 0.1000 0.0007
3 0.2406 nan 0.1000 0.0040
4 0.2343 nan 0.1000 0.0018
5 0.2287 nan 0.1000 0.0024
6 0.2285 nan 0.1000 -0.0015
7 0.2236 nan 0.1000 0.0003
8 0.2187 nan 0.1000 -0.0007
9 0.2189 nan 0.1000 -0.0016
10 0.2170 nan 0.1000 0.0004
20 0.1989 nan 0.1000 0.0001
40 0.1730 nan 0.1000 0.0013
60 0.1528 nan 0.1000 0.0006
80 0.1417 nan 0.1000 -0.0015
100 0.1323 nan 0.1000 -0.0015
120 0.1269 nan 0.1000 -0.0016
140 0.1219 nan 0.1000 -0.0020
150 0.1195 nan 0.1000 -0.0014
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2442 nan 0.1000 0.0027
2 0.2346 nan 0.1000 0.0080
3 0.2276 nan 0.1000 0.0038
4 0.2218 nan 0.1000 0.0039
5 0.2165 nan 0.1000 0.0009
6 0.2086 nan 0.1000 0.0064
7 0.2078 nan 0.1000 -0.0015
8 0.2043 nan 0.1000 0.0023
9 0.1981 nan 0.1000 0.0041
10 0.1959 nan 0.1000 0.0017
20 0.1735 nan 0.1000 -0.0053
40 0.1376 nan 0.1000 -0.0006
60 0.1181 nan 0.1000 -0.0001
80 0.1084 nan 0.1000 -0.0004
100 0.0956 nan 0.1000 -0.0009
120 0.0911 nan 0.1000 -0.0004
140 0.0839 nan 0.1000 -0.0009
150 0.0805 nan 0.1000 -0.0012
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2429 nan 0.1000 0.0054
2 0.2330 nan 0.1000 0.0074
3 0.2258 nan 0.1000 0.0047
4 0.2154 nan 0.1000 -0.0006
5 0.2100 nan 0.1000 0.0037
6 0.2053 nan 0.1000 0.0026
7 0.2025 nan 0.1000 0.0020
8 0.1990 nan 0.1000 0.0011
9 0.1960 nan 0.1000 0.0025
10 0.1927 nan 0.1000 -0.0024
20 0.1602 nan 0.1000 -0.0032
40 0.1256 nan 0.1000 -0.0013
60 0.1068 nan 0.1000 -0.0018
80 0.1003 nan 0.1000 -0.0006
100 0.0904 nan 0.1000 -0.0005
120 0.0834 nan 0.1000 -0.0021
140 0.0788 nan 0.1000 -0.0012
150 0.0759 nan 0.1000 -0.0004
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2029 nan 0.1000 0.0051
2 0.1999 nan 0.1000 0.0033
3 0.1961 nan 0.1000 0.0018
4 0.1930 nan 0.1000 0.0016
5 0.1907 nan 0.1000 -0.0016
6 0.1894 nan 0.1000 0.0012
7 0.1869 nan 0.1000 -0.0007
8 0.1832 nan 0.1000 0.0009
9 0.1813 nan 0.1000 -0.0012
10 0.1809 nan 0.1000 -0.0023
20 0.1651 nan 0.1000 0.0005
40 0.1474 nan 0.1000 -0.0000
60 0.1410 nan 0.1000 -0.0040
80 0.1382 nan 0.1000 -0.0009
100 0.1350 nan 0.1000 -0.0040
120 0.1337 nan 0.1000 -0.0009
140 0.1298 nan 0.1000 -0.0007
150 0.1284 nan 0.1000 -0.0029
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2019 nan 0.1000 0.0047
2 0.1958 nan 0.1000 0.0029
3 0.1934 nan 0.1000 0.0007
4 0.1899 nan 0.1000 0.0010
5 0.1872 nan 0.1000 0.0016
6 0.1845 nan 0.1000 0.0023
7 0.1829 nan 0.1000 -0.0003
8 0.1807 nan 0.1000 0.0007
9 0.1776 nan 0.1000 0.0019
10 0.1756 nan 0.1000 0.0004
20 0.1539 nan 0.1000 -0.0018
40 0.1383 nan 0.1000 -0.0016
60 0.1286 nan 0.1000 -0.0017
80 0.1211 nan 0.1000 -0.0007
100 0.1132 nan 0.1000 -0.0039
120 0.1082 nan 0.1000 -0.0008
140 0.1019 nan 0.1000 -0.0016
150 0.1006 nan 0.1000 -0.0022
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.2039 nan 0.1000 0.0045
2 0.2012 nan 0.1000 0.0013
3 0.1961 nan 0.1000 0.0001
4 0.1906 nan 0.1000 0.0033
5 0.1855 nan 0.1000 0.0035
6 0.1785 nan 0.1000 0.0022
7 0.1759 nan 0.1000 0.0007
8 0.1711 nan 0.1000 -0.0004
9 0.1682 nan 0.1000 -0.0008
10 0.1644 nan 0.1000 0.0002
20 0.1495 nan 0.1000 -0.0011
40 0.1307 nan 0.1000 -0.0002
60 0.1163 nan 0.1000 -0.0008
80 0.1091 nan 0.1000 -0.0007
100 0.1020 nan 0.1000 -0.0023
120 0.0975 nan 0.1000 0.0000
140 0.0949 nan 0.1000 -0.0012
150 0.0925 nan 0.1000 -0.0012
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1397 nan 0.1000 0.0027
2 0.1371 nan 0.1000 -0.0007
3 0.1350 nan 0.1000 0.0026
4 0.1331 nan 0.1000 0.0012
5 0.1313 nan 0.1000 0.0014
6 0.1297 nan 0.1000 0.0011
7 0.1280 nan 0.1000 -0.0006
8 0.1270 nan 0.1000 0.0006
9 0.1252 nan 0.1000 0.0001
10 0.1227 nan 0.1000 0.0009
20 0.1111 nan 0.1000 0.0005
40 0.0986 nan 0.1000 -0.0008
60 0.0921 nan 0.1000 -0.0016
80 0.0874 nan 0.1000 -0.0003
100 0.0848 nan 0.1000 -0.0014
120 0.0824 nan 0.1000 -0.0006
140 0.0803 nan 0.1000 -0.0014
150 0.0790 nan 0.1000 -0.0007
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1378 nan 0.1000 0.0049
2 0.1344 nan 0.1000 0.0000
3 0.1317 nan 0.1000 -0.0009
4 0.1281 nan 0.1000 0.0030
5 0.1260 nan 0.1000 0.0017
6 0.1234 nan 0.1000 0.0017
7 0.1216 nan 0.1000 0.0002
8 0.1188 nan 0.1000 0.0000
9 0.1173 nan 0.1000 0.0014
10 0.1165 nan 0.1000 -0.0024
20 0.1034 nan 0.1000 -0.0013
40 0.0868 nan 0.1000 -0.0006
60 0.0760 nan 0.1000 -0.0002
80 0.0712 nan 0.1000 -0.0009
100 0.0685 nan 0.1000 -0.0023
120 0.0642 nan 0.1000 -0.0018
140 0.0614 nan 0.1000 -0.0010
150 0.0605 nan 0.1000 -0.0013
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1352 nan 0.1000 0.0034
2 0.1300 nan 0.1000 0.0040
3 0.1253 nan 0.1000 0.0005
4 0.1218 nan 0.1000 0.0006
5 0.1199 nan 0.1000 0.0005
6 0.1175 nan 0.1000 0.0006
7 0.1140 nan 0.1000 -0.0016
8 0.1119 nan 0.1000 -0.0006
9 0.1100 nan 0.1000 -0.0002
10 0.1090 nan 0.1000 -0.0013
20 0.0960 nan 0.1000 -0.0002
40 0.0788 nan 0.1000 -0.0012
60 0.0715 nan 0.1000 -0.0019
80 0.0652 nan 0.1000 -0.0006
100 0.0615 nan 0.1000 -0.0008
120 0.0586 nan 0.1000 -0.0001
140 0.0554 nan 0.1000 -0.0005
150 0.0539 nan 0.1000 -0.0001
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1312 nan 0.1000 0.0019
2 0.1291 nan 0.1000 0.0015
3 0.1268 nan 0.1000 0.0007
4 0.1244 nan 0.1000 0.0009
5 0.1232 nan 0.1000 0.0006
6 0.1220 nan 0.1000 0.0003
7 0.1202 nan 0.1000 0.0009
8 0.1192 nan 0.1000 -0.0003
9 0.1180 nan 0.1000 0.0008
10 0.1168 nan 0.1000 0.0009
20 0.1087 nan 0.1000 -0.0002
40 0.0962 nan 0.1000 -0.0014
60 0.0875 nan 0.1000 -0.0003
80 0.0827 nan 0.1000 -0.0002
100 0.0786 nan 0.1000 -0.0007
120 0.0755 nan 0.1000 -0.0007
140 0.0730 nan 0.1000 -0.0007
150 0.0720 nan 0.1000 0.0001
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1290 nan 0.1000 0.0029
2 0.1258 nan 0.1000 0.0036
3 0.1243 nan 0.1000 -0.0015
4 0.1243 nan 0.1000 -0.0034
5 0.1217 nan 0.1000 0.0018
6 0.1175 nan 0.1000 -0.0001
7 0.1163 nan 0.1000 0.0009
8 0.1128 nan 0.1000 -0.0003
9 0.1110 nan 0.1000 -0.0002
10 0.1103 nan 0.1000 -0.0012
20 0.0962 nan 0.1000 -0.0003
40 0.0811 nan 0.1000 -0.0008
60 0.0737 nan 0.1000 -0.0007
80 0.0674 nan 0.1000 -0.0003
100 0.0623 nan 0.1000 -0.0008
120 0.0597 nan 0.1000 -0.0012
140 0.0564 nan 0.1000 -0.0007
150 0.0553 nan 0.1000 -0.0009
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1322 nan 0.1000 -0.0015
2 0.1270 nan 0.1000 0.0012
3 0.1246 nan 0.1000 0.0013
4 0.1216 nan 0.1000 0.0013
5 0.1194 nan 0.1000 0.0015
6 0.1161 nan 0.1000 0.0004
7 0.1124 nan 0.1000 0.0017
8 0.1098 nan 0.1000 0.0016
9 0.1089 nan 0.1000 -0.0006
10 0.1058 nan 0.1000 0.0009
20 0.0929 nan 0.1000 -0.0010
40 0.0770 nan 0.1000 -0.0007
60 0.0689 nan 0.1000 -0.0012
80 0.0644 nan 0.1000 -0.0009
100 0.0589 nan 0.1000 -0.0006
120 0.0555 nan 0.1000 -0.0007
140 0.0521 nan 0.1000 -0.0012
150 0.0504 nan 0.1000 -0.0008
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1662 nan 0.1000 0.0008
2 0.1655 nan 0.1000 -0.0021
3 0.1625 nan 0.1000 0.0025
4 0.1614 nan 0.1000 -0.0017
5 0.1608 nan 0.1000 -0.0014
6 0.1583 nan 0.1000 0.0004
7 0.1558 nan 0.1000 -0.0022
8 0.1556 nan 0.1000 -0.0027
9 0.1535 nan 0.1000 -0.0003
10 0.1511 nan 0.1000 0.0002
20 0.1411 nan 0.1000 -0.0014
40 0.1328 nan 0.1000 -0.0017
60 0.1260 nan 0.1000 -0.0006
80 0.1227 nan 0.1000 -0.0006
100 0.1213 nan 0.1000 -0.0036
120 0.1179 nan 0.1000 -0.0009
140 0.1158 nan 0.1000 -0.0034
150 0.1153 nan 0.1000 -0.0024
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1657 nan 0.1000 -0.0001
2 0.1652 nan 0.1000 -0.0028
3 0.1631 nan 0.1000 0.0016
4 0.1598 nan 0.1000 0.0016
5 0.1554 nan 0.1000 0.0003
6 0.1535 nan 0.1000 0.0006
7 0.1505 nan 0.1000 0.0003
8 0.1494 nan 0.1000 0.0006
9 0.1490 nan 0.1000 -0.0037
10 0.1473 nan 0.1000 -0.0013
20 0.1359 nan 0.1000 0.0001
40 0.1175 nan 0.1000 -0.0011
60 0.1100 nan 0.1000 -0.0016
80 0.1019 nan 0.1000 -0.0008
100 0.0957 nan 0.1000 -0.0008
120 0.0927 nan 0.1000 -0.0005
140 0.0888 nan 0.1000 -0.0011
150 0.0873 nan 0.1000 -0.0010
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1646 nan 0.1000 0.0003
2 0.1580 nan 0.1000 0.0026
3 0.1580 nan 0.1000 -0.0024
4 0.1552 nan 0.1000 0.0005
5 0.1527 nan 0.1000 -0.0008
6 0.1495 nan 0.1000 0.0020
7 0.1465 nan 0.1000 0.0007
8 0.1457 nan 0.1000 -0.0007
9 0.1430 nan 0.1000 -0.0002
10 0.1415 nan 0.1000 0.0009
20 0.1305 nan 0.1000 -0.0016
40 0.1146 nan 0.1000 -0.0015
60 0.1038 nan 0.1000 -0.0036
80 0.0975 nan 0.1000 -0.0007
100 0.0919 nan 0.1000 -0.0017
120 0.0866 nan 0.1000 -0.0004
140 0.0818 nan 0.1000 -0.0027
150 0.0794 nan 0.1000 -0.0006
Iter TrainDeviance ValidDeviance StepSize Improve
1 0.1845 nan 0.1000 -0.0019
2 0.1827 nan 0.1000 0.0017
3 0.1809 nan 0.1000 0.0009
4 0.1801 nan 0.1000 -0.0025
5 0.1798 nan 0.1000 -0.0014
6 0.1787 nan 0.1000 0.0011
7 0.1778 nan 0.1000 0.0009
8 0.1772 nan 0.1000 0.0003
9 0.1761 nan 0.1000 0.0001
10 0.1750 nan 0.1000 -0.0010
20 0.1701 nan 0.1000 -0.0015
40 0.1620 nan 0.1000 -0.0011
50 0.1597 nan 0.1000 -0.0032Preparation of a new explainer is initiated
-> model label : rf
-> data : 39 rows 10 cols
-> target variable : 39 values
-> predict function : yhat.train will be used ([33mdefault[39m)
-> predicted values : numerical, min = 2.902579 , mean = 3.197368 , max = 3.454197
-> residual function : difference between y and yhat ([33mdefault[39m)
-> residuals : numerical, min = -1.26566 , mean = 0.0300675 , max = 0.7936424
[32mA new explainer has been created
By looking at these two graphs it will make it easier for us to choose the model.
Variable importance, is the variable that determines the target (GPA), by looking at this graph can be easily seen which variables have the most influence on the target (GPA)
Variable important influence the target(GPA/IPK)
Classification prediction results in a classification of variables from high groups to low variable groups
