단일 트리 적합 및 랜덤 포레스트 적합강의에서 집값 데이터를 고려하십시오 ( 집값 ). 80/20 만들기
랜덤 시드가 "1"로 설정된 훈련/검증 분할. 유효성 검사 데이터 세트를 기반으로 단일 트리 적합 및 임의 포리스트 적합을 얻습니다(조기 중지 규칙 없음, 기본값 사용).
a) 각 모델에 대한 예측 공식을 저장합니다. JMP의 모형 비교 플랫폼을 사용하여 적합도를 비교하십시오. 출력을 표시합니다. 데이터 세트가 크지 않다는 점을 고려할 때 내린 결론이 그리 확고하지 않을 수 있습니다.
b) 각각의 적합치에 대해 JMP의 예측 공식을 사용하여 크기 2.4, 침실 3개, 욕실 2개, 이전 제안 없음, 벽돌 및 West 지역의 주택을 예측합니다.
고급 통계 모델링Re: Single Tree Fit 및 Random Forest Fit미리 사과드립니다만, 포럼이 숙제를 해주기를 바라는 것 같습니까? 나는 당신이 시도한 것에 대해 잘못하지 않지만 이것이 당신이 요청한 방법을 배우는 가장 좋은 방법이라고 생각하지 않습니다. 또한 저희가 보기를 원하시면 JMP 파일을 첨부하셔야 합니다.