연속형 반응이 있는 K 최근접 이웃의 예

이 예에서는 13개의 예측 변수를 사용하여 남성의 체지방률을 예측하려고 합니다. 샘플 데이터 테이블에는 수중체중법 및 다양한 신체 둘레 측정을 기반으로 하는 체지방률 추정값이 포함되어 있습니다.

1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Body Fat.jmp를 엽니다.

2. 분석 > 예측 모델링 > K 최근접 이웃을 선택합니다.

3. Percent body fat을 선택하고 Y, 반응을 클릭합니다.

4. Age (years) ~ Wrist circumference (cm)를 선택하고 X, 요인을 클릭합니다.

5. Validation을 선택하고 검증을 클릭합니다.

6. 확인을 클릭합니다.

7. "Percent body fat"의 빨간색 삼각형을 클릭하고 실제값 대 예측값 그림을 선택합니다.

그림 7.3 K 최근접 이웃 보고서 

K = 8 모형이 검증 데이터 집합에 대한 RASE가 가장 낮았습니다. K 최근접 이웃 모형 중에서 8개의 최근접 이웃에 기반한 모형의 성능이 가장 좋은 것으로 보입니다. 훈련 데이터 집합의 실제값 대 예측값 그림을 보면 점이 선을 따라 분포되어 있으므로 예측값이 실제값과 유사하다는 것을 알 수 있습니다. 검증 데이터 집합에 대한 그림에서는 대부분의 점이 선을 따라 분포되며 약간 멀리 떨어진 상단에 몇몇 관측값이 있습니다.

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