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JMP Session Recording（美国）- JMP 中的决策树

查看此会话以了解以下内容：

• 使用分区、引导森林和提升树的模型
• 了解决策树的优缺点
  • 优点：发现非线性关系，得到易于理解的结果，筛选大量因素
  • 缺点：一次处理一个响应，形成 if-then 语句而不是数学公式，高可变性会导致相似数据模型的重大差异
• 构建一个 JMP 分区分类树，使用拆分来定义预测变量和分类响应之间的关系
• 使用随机森林技术定义样本数量、树（模型）大小和采样率以构建 Bootstrap Forest 模型
• 定义层数、每棵树的分割数、学习率和采样率，以构建将较小模型组合成最终模型的 Boosted Tree 模型
• 解释结果和调整模型
• 指定并运行利润矩阵报告以识别分类响应的错误分类，并使用混淆矩阵和决策矩阵解释结果

主持人： @Peter_Hersh