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公開日: 04/01/2021

連続尺度の応答変数に対するブートストラップ森の例

この例では、男性の体脂肪率を予測するブートストラップ森モデルを構築します。

1. [ヘルプ]>[サンプルデータライブラリ]を選択し、「Body Fat.jmp」を開きます。

2. [分析]>[予測モデル]>[ブートストラップ森]を選択します。

3. 「体脂肪率」を選択し、[Y, 目的変数]をクリックします。

4. 「年齢」から「手首囲(cm)」までを選択し、[X, 説明変数]をクリックします。

5. JMP Proにて検証セットを示す列を指定するには、この例では、「検証」列を選択し、[検証]ボタンをクリックしてください。

6. [OK]をクリックします。

7. (オプション)[マルチスレッドをオフにする]を選択し、「乱数シード値」の横に「123」と入力します。

ブートストラップ森では無作為抽出が行われるため、上記の操作を行うことにより、下の図とまったく同じ結果を得ることができます。

8. [OK]をクリックします。

図5.5 全体の統計量 

「全体の統計量」レポートを見ると、「検証」のR2乗が0.673であることがわかります。

次に、モデルに最も寄与している説明変数を見てみましょう。

9. 「ブートストラップ森(体脂肪率)」の横にある赤い三角ボタンをクリックし、[列の寄与]をクリックします。

図5.6 列の寄与 

「列の寄与」レポートを見ると、「胴囲(cm)」「体重(ポンド)」、および「胸囲(cm)」が、「体脂肪率」の予測に寄与している説明変数であることがわかります。

より詳細な情報が必要な場合や、質問があるときは、JMPユーザーコミュニティで答えを見つけましょう (community.jmp.com).