661019_zh-CN

liliconcom

预测建模实践活动

通过这些实践活动，您可以练习使用 JMP 进行预测建模。 该活动的数据文件位于本文所附的 zip 文件中。 提取数据在预测建模实践活动.zip用于以下活动。 点击这个链接寻求解决方案。 本文附有这些活动和解决方案的 PDF 文件（英文）。

连续响应，连续预测

1. 使用 PM 1.jmp 中的数据构建预测模型。 这些数据是随着时间的推移收集的。
   1. 使用图形生成器和多元可视化数据。 数据有问题吗？
   2. 使用拟合模型和响应曲面宏构建响应曲面模型。 什么是R ²完整模型？ 在预测残差图中看到的模型拟合是否存在任何问题？ 哪些预测变量对于预测 Y 最重要？ 将预测公式保存到数据表中。
   3. 使用神经平台的默认设置构建神经网络模型。 什么是R ²验证集上的模型？ 在预测残差图中看到的模型拟合是否存在任何问题？ 拟合另一个具有 50 个节点的模型。 该模型是否具有明显更好的预测能力？ 将预测公式保存到数据表中。
   4. 使用具有 25% 验证集的分区平台构建决策树模型。 什么是R ²验证集上的模型？ 模型中有多少个分割？ 在实际与预测图中看到的模型拟合是否存在任何问题？ 哪些变量对于预测 Y 最重要？ 将预测公式保存到数据表中。
   5. 使用图形生成器为三个模型构建实际预测图。 您更喜欢哪种型号？

分类响应、连续和分类预测变量

2. 使用 PM 2.jmp 中的数据构建预测模型。
   1. 使用图形生成器可视化数据。 数据有问题吗？
   2. 使用拟合模型和响应曲面宏构建序数回归模型。 完整模型的误分类率是多少？ 提示：打开“适合详细信息”报告。 可接受组的错误分类率是多少？ 提示：打开混淆矩阵报告。
   3. 使用神经平台的默认设置构建神经网络模型。 模型在验证集上的误分类率是多少？ 特别是，可接受组的误分类率是多少？ 拟合另一个具有 50 个节点的模型。 模型在验证集上的误分类率是多少？ 可接受组的误分类率是多少？
   4. 使用具有 25% 验证集的分区平台构建决策树模型。 模型在验证集上的误分类率是多少？ 可接受组的误分类率是多少？

 

预测建模和机器学习