分区平台是否要求方差相等？我的数据高度右偏（见附件 Leaks/mi Yr 分布），在约 4,000,000 个管道段上只有大约 400 个泄漏。我使用分区平台来识别我们的模型中泄漏率不同的因素。但我的数据表明方差不等（附件 RefService2023wLeaks - FitY by X，未通过 5 个方差检验中的 4 个）。分区平台是否要求方差相等？根据中心值定理，我可以假设这个大数据集将为均值显著差异提供准确的结果（见附件分区示例）？
谢谢
基础数据分析与建模回复：分区平台是否要求方差相等？首先，这看起来是一个非常有趣的数据集。
分区使用的建模方法几乎没有任何假设。它是一种非常好的入门级数据挖掘工具，特别是当您有大量数据需要处理时。
另请查看分析 > 筛选 > 预测筛选。只需输入您的响应变量和任意数量的“X”变量。也许将树的数量调整为 500，只是为了好玩。
它会构建一堆树，每棵树的列和行都是随机选择的，因此它对不良数据和异常值以及与您的响应高度相关的 X 具有超强的鲁棒性。同样，几乎没有假设。
回复：分区平台是否要求方差相等？为了扩展@Byron_JMP的出色回复，决策树是一种非常简单但功能强大的算法。它具有多种优势，使其成为数据挖掘的有效选择：易于理解和解释，处理分类和数字输入和输出，可以处理缺失值，对异常值具有鲁棒性，可以检测非线性关系，并能够进行特征/预测器选择和排名。
它不假设传统的参数假设，但有几点你应该关心：
- 检查预测因子之间的多重共线性和相关性：当决策树使用所有预测因子对数据进行分割并选择在 Y 值中提供最佳分割的预测因子时，相关预测因子和多重共线性可能是一个问题，因为一些预测因子可能会被遗漏并且永远不会被考虑，因为它们共享一些共同信息。
- 谨防过度拟合：决策树容易出现过度拟合，因为您可以将树扩展得很深，以便完美地对数值数据进行分类或回归。建议采用验证策略（K 折交叉验证、留一法或验证集，因为数据量似乎不是您的问题），并确保创建的模型对于手头的任务来说不会太复杂：设置最大深度（分割数）和最小分割大小可以降低过度拟合的风险。
- 训练数据样本和代表性：由于决策树是贪婪算法（它们分割数据以最大化信息增益或降低熵），因此它们对所使用的训练数据非常敏感。数据的微小变化可能会导致决策树提供的规则发生变化。应考虑数据代表性和噪声，以确保避免过度拟合并确保结果的泛化。
正如@Byron_JMP所建议的，使用随机森林（可通过 JMP Pro 的Bootstrap Forest平台或 JMP 的预测器筛选获得）通常很有趣，因为这种技术通过各种机制/技术减少了决策树的一些缺点：创建几个独立的树，在引导样本上并行训练（以降低对训练集的敏感性，确保泛化并通过“Out-Of-Bag”样本结果进行检查/验证），每次分割只考虑预测因子的一个子集（以使每个预测因子，甚至一些与其他预测因子相关的预测因子，都有相同的机会被选中进行分割，从而可以拥有更多样化的树和具有良好泛化性能的树集合）。
希望这个补充答案能帮助你，
