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liliconcom · 2024-11-13T01:49:49+00:00

理解和應用基於樹的方法進行預測篩選和建模請參閱如何： * 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，獲得易於理解的結果，篩選大量因素 * 缺點：一次處理一個反應，形成 if-then 語句而不是數學公式，高變異性可能導致相似資料的模型有重大差異 * 建立 JMP 分區分類樹，使用拆分來定義預測變數和分類回應之間的關係 * 定義樣本數量、樹（模型）大小和取樣率，以使用隨機森林技術建立 Bootstrap 森林模型 * 定義層數、每棵樹的分割數、學習率和取樣率，以建立將較小模型組合成最終模型的提升樹模型 * 解釋結果並調整模型 *…

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理解和應用基於樹的方法進行預測篩選和建模

請參閱如何：

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，獲得易於理解的結果，篩選大量因素
- 缺點：一次處理一個反應，形成 if-then 語句而不是數學公式，高變異性可能導致相似資料的模型有重大差異
建立 JMP 分區分類樹，使用拆分來定義預測變數和分類回應之間的關係
定義樣本數量、樹（模型）大小和取樣率，以使用隨機森林技術建立 Bootstrap 森林模型
定義層數、每棵樹的分割數、學習率和取樣率，以建立將較小模型組合成最終模型的提升樹模型
解釋結果並調整模型
指定並執行利潤矩陣報告以識別分類回應的錯誤分類，並使用混淆矩陣和決策矩陣解釋結果