예측 변수 선별의 예

반응을 예측할 확률이 가장 높은 요인 또는 피처를 알아보려고 합니다. 그라비어 인쇄 회사의 기계에서 측정한 값이 포함된 데이터 테이블을 예로 들겠습니다. 데이터 집합에는 539개의 레코드와 38개의 변수가 있습니다.

1. 도움말 > 샘플 데이터 폴더를 선택하고 Bands Data.jmp를 엽니다.

2. 분석 > 선별 > 예측 변수 선별을 선택합니다.

3. Banding?을 Y, 반응으로 선택합니다.

4. 그룹화된 grain screened ~ chrome content 열을 선택하고 X를 클릭합니다.

5. 확인을 클릭합니다.

그림 25.2 순위화된 열 기여도 

참고: 이 분석은 랜덤 선택 성분이 있는 붓스트랩 포레스트 방법을 기반으로 하므로 결과가 Figure 25.2에 표시된 것과 약간 다를 수 있습니다. 자세한 내용은 붓스트랩 포레스트에서 확인하십시오.

열은 붓스트랩 포레스트 모형에서 기여도에 따라 정렬되고 순위가 매겨집니다. 기여도가 가장 높은 예측 변수가 관심 반응에 대한 강력한 후보 예측 변수입니다.

팁: 테이블에서 열 정렬 방식을 변경하려면 열 머리글을 클릭합니다.

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