预测筛选问题只是一个一般性问题 - 对于预测筛选平台，如果您试图查找与特定响应输出（例如产品产量）相关的变量 - 您是否会引入另一个响应变量并将其添加到“X”框中 - 就像“杂质”或类似的东西？或者您应该只在“X”框中引入解释变量？
数据探索和可视化预测建模和机器学习回复：预测因子筛选问题嗨@mjz5448 ，
我将为您提供两个答案，一个是正式的答案，另一个是“哲学/概念/方法论”的答案。
- 正式回答：如果您阅读了 JMP 帮助中有关预测因子筛选的部分，您会发现“预测因子筛选平台提供了一种筛选多种预测因子的方法，以确定它们是否具有预测结果的能力。”因此，直接回答您的问题，您的因素/解释变量将进入 X 面板，您的回答将进入“Y，响应”面板。
- 概念/方法论答案：预测因子筛选是一种旨在帮助识别不同响应的重要预测因子的工具。它基于 Bootstrap Forest（您可以阅读文档和网络上的许多资源，以更好地了解随机森林的工作原理）。
预测模型的目的是什么？有很多可能的定义，但一般来说，它们倾向于一致，因为它们用于预测未来事件或结果。在实验数据的背景下，预测模型用于基于模型预测假想（=尚未实际实现）实验的最可能结果。因此，如果您在预测器筛选平台中使用任何变量作为“X”，则意味着此信息应该可用于预测，而无需进行实验。您的回答并非如此，因为它是对实践中进行的特定实验的测量，因此在预测时无法获得此信息。
借助Graph Builder和Multivariate等其他平台，查看数据中的模式和响应之间的相关性仍然很有趣。
希望这个回答对你有意义，
