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「モデルの比較」の例
この節では、「モデルの比較」プラットフォームの使用例を紹介します。使用するデータは、住宅価格のデータです。各地域における住宅価格の中央値を、その地域の属性から予測するモデルを作成します。回帰モデルとブートストラップ森を比較します。
まず、［ヘルプ］>［サンプルデータライブラリ］を選択し、「Boston Housing.jmp」を開いてください。
検証列の作成
1.
「検証」という名前の列を作成します。
2.
「列情報」ウィンドウの「データの初期化」リストから［乱数］を選択します。
3.
［指示乱数］を選択します。
4.
［OK］をクリックします。
0が割り当てられた行は学習セットとして使われます。一方、1が割り当てられた行は検証セットとして使われます。
回帰モデルを作成し、予測式を列に保存
1.
［分析］>［モデルのあてはめ］を選択します。
2.
「持ち家の価格」を選択し、［Y］をクリックします。
3.
（「検証」を除く）その他の列をすべて選択し、［追加］をクリックします。
4.
「手法」リストから［ステップワイズ法］を選択します。
5.
「検証」列を選択し、［検証］ボタンをクリックします。
6.
［実行］ボタンをクリックします。
7.
「停止ルール」リストから［閾値p値］を選択します。
8.
［実行］ボタンをクリックします。
9.
［モデルの実行］ボタンをクリックします。
「モデルのあてはめ」レポートが表示されます。「モデルのあてはめ」レポートはその一部です。
10.
「応答」の赤い三角ボタンのメニューから［列の保存］>［予測式］を選択し、予測式を列に保存します。
図10.2 「モデルのあてはめ」レポート
ブートストラップ森モデルを作成し、予測式を列に保存
1.
［分析］>［予測モデル］>［パーティション］を選択します。
2.
「持ち家の価格」を選択し、［Y, 目的変数］をクリックします。
3.
（「検証」を除く）その他の列をすべて選択し、［X, 説明変数］をクリックします。
4.
「検証」列を選択し、［検証］ボタンをクリックします。
5.
「手法」リストから［ブートストラップ森］を選択します。
6.
［OK］をクリックします。
7.
［早期打ち切り］チェックボックスをオンにします。
8.
［項数に対する複数のあてはめ］チェックボックスをオンにします。
9.
［OK］をクリックします。
「ブートストラップ森」レポートが表示されます。ブートストラップ森のモデルはその一部です。
10.
「ブートストラップ森」の赤い三角ボタンのメニューから［列の保存］>［予測式の保存］を選択し、予測式を列に保存します。
図10.3 ブートストラップ森のモデル
モデルの比較
1.
［分析］>［予測モデル］>［モデルの比較］を選択します。
2.
2つの予測式列を選択し、［Y, 予測子］をクリックします。
3.
「検証」を選択し、［グループ化］をクリックします。
4.
［OK］をクリックします。
「モデルの比較」レポートが表示されます（「モデルの比較」レポート）。
メモ: 学習セットと検証セットが無作為に決められているため、実際の結果は図と同じにはなりません。
図10.4 「モデルの比較」レポート
レポートにおいて、「検証」の値が「0」になっているデータは、学習セットです。モデルの推定には学習セットが使われているため、学習セットのR2乗は過度に大きくなっている可能性があります。学習セットのR2乗は、将来のデータに対する予測精度を正しく反映していません。この傾向は、特にブートストラップ森に対して言えます。
「検証」の値が「1」であるデータにおけるR2乗を見てみましょう。ブートストラップ森の方が回帰モデルより、R2乗値が大きくなっています。
5.
［モデルの比較］の赤い三角をクリックし、［プロファイル］を選択します。
図10.5 すべてのモデルの予測プロファイル
予測プロファイルを使用すると、異なるモデルの各因子の影響を比較できます。プロファイルは、この例で回帰モデルとパーティションモデルを比較したように、異なる種類のモデルを比較するのに役立ちます。
関連情報 
•
『基本的な回帰モデル』の「モデルの指定」章
•
「パーティション」章（69ページ）