このバージョンのヘルプはこれ以降更新されません。最新のヘルプは https://www.jmp.com/support/help/ja/15.2   からご覧いただけます。


予測モデルおよび発展的なモデル • ブースティングツリー • 「ブースティングツリー」プラットフォームの起動
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「ブースティングツリー」プラットフォームの起動
「ブースティングツリー」プラットフォームを起動するには、［分析］>［予測モデル］>［ブースティングツリー］を選択します。
図7.6 「Body Fat.jmp」を使ったときの「ブースティングツリー」起動ウィンドウ
「ブースティングツリー」プラットフォームの起動ウィンドウには以下のオプションがあります。
Y, 目的変数
分析したい目的変数（応答変数）。
X, 説明変数
モデルに含める説明変数。
重み
分析において各行の重みとして使用される数値を含む列。
度数
分析において各行の度数として使用される数値を含む列。
検証
多くとも3つの数値を含む数値列。「パーティション」章の「検証」（93ページ）を参照してください。
By
別々に分析を行いたいときに、そのグループ分けをする変数を指定します。指定された列の水準ごとに、別々に分析が行われます。各水準の結果は別々のレポートに表示されます。複数のBy変数を割り当てた場合、それらのBy変数の水準の組み合わせごとに別々のレポートが作成されます。
手法
パーティションの手法として［ディシジョンツリー］、［ブートストラップ森］、［ブースティングツリー］、［K近傍法］、［単純Bayes］を選択できます。［ディシジョンツリー］以外の手法は、JMP Proでのみ利用できます。
［ディシジョンツリー］以外の手法については、第5章「パーティション」、第6章「ブートストラップ森」、第8章「K近傍法」、および第9章「単純Bayes」を参照してください。
検証データの割合
データ全体のうち検証に用いるデータの割合です。「パーティション」章の「検証」（93ページ）を参照してください。
欠測値をカテゴリとして扱う
説明変数がカテゴリカルな場合、このチェックボックスをオンにすると、分析において、欠測値が1つのカテゴリとして扱われます。説明変数が連続尺度の場合は、欠測値が同一の数値を持つものとして扱われます。「パーティション」章の「欠測値をカテゴリとして扱う」（88ページ）を参照してください。
順序尺度列の順序を保つ
このチェックボックスをオンにすると、順序尺度の列において、順序を保つ分岐だけが考慮されるようになります。