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发布日期: 08/07/2020

包含连续响应的 Bootstrap 森林法的示例

在本例中,您通过构造 Bootstrap 森林法模型来预测男性对象的体脂肪百分比。

1. 选择帮助 > 样本数据库,然后打开 Body Fat.jmp

2. 选择分析 > 预测建模 > Bootstrap 森林法

3. 选择体脂肪百分比并点击 Y,响应

4. 年龄(年)一直选择到腕围 (cm),然后点击 X,因子

5. 选择验证并点击验证

6. 点击确定

7. (可选)选择禁止多线程并在“随机种子”旁边输入 123。

由于 Bootstrap 森林法涉及随机样本,这些操作可确保您获取如下所示的精确结果。

8. 点击确定

总体统计量 

“总体统计量”报表显示“验证 R 方”为 0.673。

您关注的是获取最重要的预测变量的独立于模型的指示。

9. 点击“Bootstrap 森林法: 体脂肪百分比”旁边的红色小三角,然后选择列贡献

列贡献 

“列贡献”报表表明腹围 (cm)体重 (cm)胸围 (cm)体脂肪百分比的最强预测变量。

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