发布日期: 04/13/2021

连续响应的示例

在该示例中,您使用“分割”平台构造一个决策树,用于预测糖尿病患者的一年疾病发展情况(用定量等级表示)。

1. 选择帮助 > 样本数据库Diabetes.jmp

2. 选择分析 > 预测建模 > 分割

3. 选择 Y 并点击 Y,响应

4. 年龄一直选到葡萄糖,然后点击 X,因子

5. 基于您的 JMP 安装选择一个验证过程:

对于 JMP Pro,选择验证并点击验证

对于 JMP,输入 0.3 作为验证部分

注意:因为验证行是随机选择的,使用验证比例的结果可能不同于此处所示的结果。

图 4.20 验证部分 = 0.3 的已完成启动窗口 

6. 点击确定

7. 在平台报表窗口中,点击一次拆分以执行一次拆分。

图 4.21 第一次拆分后的报表(隐藏了决策树) 

训练数据集中的原始 309 个值现在拆分为两部分:

左叶(对应于 LTG < 4.6444)有 165 个观测。

右叶(对应于 LTG >= 4.6444)有 144 个观测。

对于左叶和右叶,下次拆分将针对 BMI。右叶上 BMI 的候选项 SS 高于左叶上 BMI 的候选项 SS。因此,下一次拆分在右叶上进行。

8. 点击执行以使用自动拆分。

图 4.22 带验证、自动拆分后的报表 

解找到四次拆分。“拆分历史记录”图显示在四次拆分后,验证数据集没有进一步改进。验证数据上的 R 方值 0.39 不支持该模型作为疾病发展的强预测变量。分割图中各部分的散布进一步指示该模型不能很好地分离 Y 水平。

需要更多信息?有问题?从 JMP 用户社区得到解答 (community.jmp.com).