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连续响应的示例
在该示例中，您使用“分割”平台构造一个决策树，用于预测糖尿病患者的一年疾病发展情况（用定量等级表示）。
1.
选择帮助 > 样本数据库和 Diabetes.jmp。
2.
选择分析 > 预测建模 > 分割。
3.
选择 Y 并点击 Y，响应。
4.
从年龄一直选到葡萄糖，然后点击 X，因子。
5.
基于您的 JMP 安装选择一个验证过程：
‒
对于 JMP Pro，选择验证并点击验证。
‒
对于 JMP，输入 0.3 作为验证比例。
JMP 用户的已完成启动窗口显示在验证部分 = 0.3 的已完成启动窗口中。
注意：因为验证行是随机选择的，使用验证比例的结果可能不同于此处所示的结果。
验证部分 = 0.3 的已完成启动窗口
6.
点击确定。
7.
在平台报表窗口中，点击一次拆分以执行一次拆分。
第一次拆分后的报表（隐藏了决策树）
训练数据集中的原始 309 个值现在拆分为两部分：
‒
左叶（对应于 LTG < 4.6444）有 165 个观测。
‒
右叶（对应于 LTG >= 4.6444）有 144 个观测。
对于左叶和右叶，下次拆分将针对 BMI。右叶上 BMI 的候选项 SS 高于左叶上 BMI 的候选项 SS。因此，下一次拆分在右叶上进行。
8.
点击执行以使用自动拆分。
带验证、自动拆分后的报表
解找到四次拆分。“拆分历史记录”图显示在四次拆分后，验证数据集没有进一步改进。验证数据上的 R 方值 0.39 不支持该模型作为疾病发展的强预测变量。分割图中各部分的散布进一步指示该模型不能很好地分离 Y 水平。