你好，
我有一個名義上的響應變量，可以有兩個狀態1和0，以及6個輸入變量（數字，連續）。 如何找到最佳模型來預測我的反應變量？ 這可能是一個非常廣泛的問題，但是我想了解為我的響應變量獲取和構建最佳模型的過程。
因此，我有以下一些問題：
1.）我如何知道應該使用分區還是擬合模型？
2）當我使用回歸（擬合模型）時，如何知道要使用哪個宏？ 全階乘，多項式至度等？ 到什麼程度？ 越高越好？
3.）個性如何？ 我應該使用標稱邏輯回歸還是逐步回歸？
如您所見，我是構建預測模型的初學者，並且想了解該過程，或者也許有指南可供我遵循，以為我的數據構建最佳模型。
謝謝。
我建議您從一些基礎知識開始。 這些可以是自我指導或現場網絡研討會：
https://www.jmp.com/zh_CN/events/live-webinars/getting-started-with-jmp/getting-started-with-jmp-02apr2021.html
https://www.jmp.com/zh_CN/events/getting-started-with-jmp/doe-intro-kit.html
有很多方法可以建立模型。 加法，減法。 從現有數據集或設計的實驗中回歸。 您能夠估算的模型取決於您如何獲取數據。
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