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解决工业问题的统计思维
在本视频中，我们使用化学制造示例并拟合分类响应的分类树，表现。
为此，我们从“分析”菜单中选择“预测建模”，然后选择“分区”。
我们选择表现作为 Y，响应变量。
然后我们选择两组预测变量作为 X 因子。
分区图中的水平线显示总体接受率。 当“性能”为“接受”时，点随机散布在该线下方；当“性能”为“拒绝”时，这些点随机散布在该线上方。 我们将单击“色点”，以便您可以更好地看到这一点。
我们的初始模型有一个节点。 让我们添加更多细节。 为此，我们选择“显示选项”，然后从顶部红色三角形中选择“显示分割计数”。
您可以查看两种结果的比率和观察数量。 九十批中有十四批被拒绝。
要创建分类树，您可以使用节点的红色三角形来应用指定的分割。 或者您可以使用“拆分”按钮。 我们将单击一次“拆分”按钮。
第一次分割是针对可变碱基测定。 当碱含量低于 97.9 时，废品率为 0.4167。 否则，拒绝率为 0.0606。
请注意，JMP 还报告概率值。 这是基于模型预测的班级成员概率。 该值与比率略有不同，因为它包含一个加权因子以确保概率始终非零。
我们再分开吧。
这次，当基础含量低于 97.9 时，模型会根据氨基甲酸盐含量进行划分。 在该分支中，如果氨基甲酸酯量小于1.1，则拒绝的概率为1.0，但如果氨基甲酸酯量大于或等于1.1，则拒绝的概率为0.22。
在我们进一步划分之前，让我们仔细看看我们正在构建的模型。 为此，我们将从顶部的红色三角形中选择 Leaf Report。
您可以看到分类树是一系列 If-Then 语句。 我们再分开一次吧。
现在模型已在容器尺寸上分裂。 根据该模型，当 Base Assay 大于或等于 97.9 并且 Vessel Size 为 500 或 750 时，拒绝概率最低。此预测概率接近于零！
当碱含量低于 97.9 且氨基甲酸酯含量低于 1.1 时，拒绝的概率最高。
请注意，其中一些节点没有大量观察结果。 这是分类树的小数据集。 我们可以继续分裂，直到不可能再分裂为止。 但这会导致我们过度拟合模型。
为了确保模型不会在观测值很少的节点上分割，您可以在构建模型之前设置最小分割大小。
为了便于说明，我们将使用“修剪”按钮将模型修剪回一个节点。
我们将使用 10 作为最小分割大小。 要进行设置，我们将从顶部红色三角形中选择“最小分割大小”，输入值，然后单击“确定”。
现在，我们将单击“拆分”按钮几次。
我们的最终模型有四个分割。 您可以很容易地看出，低碱含量和低氨基甲酸盐含量的组合是一个问题。 超过一半的废品都在这个分支！
