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Pensamiento estadístico para la resolución de problemas industriales
En este video, usamos el Fabricación de productos químicos ejemplo y ajuste un bosque de arranque para la respuesta continua, Rendir . Usamos JMP Pro para esta demostración.
El rendimiento aceptable para este proceso es del 80%. Hay 17 predictores potenciales y solo 90 observaciones. Usaremos un bosque de arranque para identificar los predictores más importantes.
Para hacer esto, seleccionamos Predictive Modeling en el menú Analyze y luego Bootstrap Forest.
Seleccionamos Rendir como Y, Variable de respuesta y seleccione los dos grupos de predictores como X, Factores.
Esto nos lleva a una ventana de especificación. Aquí, podemos especificar la cantidad de árboles en el bosque, la cantidad de términos que se muestrearán por división y la proporción de nuestros datos que se volverán a muestrear. También podemos especificar el tamaño del árbol y el tamaño mínimo de división.
Usaremos la configuración predeterminada pero ingresaremos la semilla aleatoria 1234 para que nuestro análisis sea repetible.
Puede ver que el RSquare para este modelo es 0.665. Sin embargo, lo que nos interesa principalmente es identificar variables importantes.
Seleccionaremos Contribuciones de columna del triángulo rojo superior. Puedes ver que hay cinco o seis variables importantes.
Si queremos mejorar el rendimiento, podríamos estudiar más a fondo este subconjunto de variables.
Una alternativa al uso de la plataforma Bootstrap Forest para la selección de variables es utilizar la plataforma Predictor Screening.
Lanzaremos esta plataforma desde Analyze y luego Screening.
La detección de predictores es solo eso: una plataforma para detectar predictores potencialmente importantes. Para hacer esto, utiliza un bosque de arranque detrás de escena.
Seleccionaremos Rendimiento como Y, Respuesta, y seleccionaremos ambos grupos de predictores para el rol X.
Cambiaremos la cantidad de árboles a 1000 para crear un bosque más grande y haremos clic en Aceptar.
Puede ver que, una vez más, se han identificado los cinco o seis predictores principales. Estos predictores se pueden copiar y pegar en otra ventana de análisis para su posterior estudio.
