预测变量筛选-关于解释结果的问题大家好，
有几篇文章对您有所帮助，但我仍然想知道其中的几件事。需要明确的是，这是针对JMP Predictor Screening平台而不是JMP Pro Bootstrap Forest。
预测变量筛选的结果是自举森林模型的结果。我的问题是（并且第一个问过）：贡献值是多少？G平方还是SS取决于数据类型？同样，结果基于引导模型，但是我们无法知道该模型是否合理。我们是否可以假设所有部分都大致相同，那么在后台运行的模型可能就不太好了（或者如前所述，缺少重要变量吗？
谢谢！
回复：预测变量筛选-关于解释结果的问题我想补充您的问题。 由于在预测变量筛选平台中没有用于验证列的位置，因此我假设它使用了所有数据。 那是平台和引导森林之间的主要区别吗（以及与后者相比缺少前者要设置的参数）？如果是这样，使用未经验证的引导林来筛选预测变量，而不是使用经过验证的引导林的逻辑是什么？
