分区连续数据标准。开发树大家好，
我有一个连续的数据集，我做了一个分区分析。数据有2500点。我做分裂，直到我有超过0.98的rsquare。
我选择（最佳树分支）标准差最低作为最佳预测树分支。但这是一个合理的决定吗？我想你们可以帮我解决这个问题。
感谢致敬，
哈桑Re：分区连续数据标准。开发树我建议找到一个“最好”的模型是不能通过一些适合所有分析途径回答的。“最佳”模型是帮助您解决手头实际问题的模型。依赖模型诊断统计作为唯一标准（以及选择哪一个？）忽略了所提出的模型的领域专业知识和实用性问题，以解决问题。例如，练习的目的是解释还是预测？您是否考虑过交叉验证作为工作流程的一部分？您使用了基于树的方法。那么其他建模方法呢，比如基于简单OLS的回归到PLS之类的替代方法，或者如果你有JMP Pro，广义回归方法或神经网络？还有许多其他考虑因素。
为了更深入地了解这些想法，我建议在需求网络研讨会上查看JMP的“构建更好的模型”序列：
https://www.jmp.com/en_us/events/ondemand/webcasts/by-series/building-better-models.html
