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发布日期: 08/07/2020

预测变量筛选的示例

Bands Data.jmp 数据表包含轮转凹版印刷业务中机器的测量值。数据集包含 539 个记录和 38 个变量。响应 Y 是列纹印?,它的值是“BAND”和“NOBAND”。您想了解哪些属性最可能对响应有贡献。

1. 选择帮助 > 样本数据库,然后打开 Bands Data.jmp

2. 选择分析 > 筛选 > 预测变量筛选

3. 选择纹印?作为 Y,响应

4. 选择分组列粒度过滤铬含量,然后点击 X

5. 点击确定

排序的列贡献 

注意:因为该分析基于有随机选择成分的 Bootstrap 森林法,您的结果可能与排序的列贡献 中的结果略有不同。请参见Bootstrap 森林法

按对 Bootstrap 森林法模型的贡献对这些列排序和排名。具有最大贡献的预测变量是相关响应的强候选预测变量。

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