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JMP Session Recording（美國）- JMP 中的決策樹

查看此會話以了解以下內容：

• 使用分區、引導森林和提升樹的模型
• 了解決策樹的優缺點
  • 優點：發現非線性關係，得到易於理解的結果，篩選大量因素
  • 缺點：一次處理一個響應，形成 if-then 語句而不是數學公式，高可變性會導致相似數據模型的重大差異
• 構建一個 JMP 分區分類樹，使用拆分來定義預測變量和分類響應之間的關係
• 使用隨機森林技術定義樣本數量、樹（模型）大小和採樣率以構建 Bootstrap Forest 模型
• 定義層數、每棵樹的分割數、學習率和採樣率，以構建將較小模型組合成最終模型的 Boosted Tree 模型
• 解釋結果和調整模型
• 指定並運行利潤矩陣報告以識別分類響應的錯誤分類，並使用混淆矩陣和決策矩陣解釋結果

主持人： @Peter_Hersh