예측 변수 선별은 다수의 후보에서 유의한 예측 변수를 식별하는 데 유용합니다. 수백 개의 X가 있고 이 중 결과의 예측 변수로 가장 유의한 X를 결정해야 한다고 가정해 보겠습니다.
예측 변수 선별 플랫폼에서는 붓스트랩 포레스트를 사용하여 반응의 잠재적 예측 변수를 식별합니다. 각 반응에 대해 100개의 의사 결정 나무를 사용하는 붓스트랩 포레스트 모형이 생성됩니다. 각 예측 변수의 붓스트랩 포레스트 모형에 대한 열 기여도가 순위화됩니다. 붓스트랩 포레스트 방법은 랜덤 성분을 포함하므로 보고서를 다시 실행하면 열 기여도가 다를 수 있습니다. 의사 결정 나무에 대한 자세한 내용은 파티션 모형에서 확인하십시오.