Verwenden Sie es, um ein partitionsbasiertes Modell (Entscheidungsbaum) zu erstellen, das die wichtigsten Faktoren identifiziert, die ein kategoriales Ergebnis vorhersagen (Klassifizierung), und verwenden Sie den resultierenden Baum, um Vorhersagen für neue Beobachtungen zu treffen.
Klassifikationsbäume
- Wählen Sie in einer geöffneten JMP® - Tabelle Analysieren > Prädiktive Modellierung > Partitionierung.
- Wählen Sie unter Spalten auswählen eine nominale oder ordinale Antwortvariable aus und klicken Sie auf Y, Antwort .
- Wählen Sie erklärende Variablen aus und klicken Sie auf X, Faktor .
- Bei Bedarf können Sie den Validierungsbereich aufrufen oder eine Validierungsspalte auswählen und auf „Validierung“ klicken ( nur JMP Pro ). In diesem Beispiel wurde ein zufällig ausgewählter Validierungsdatensatz von 30 % verwendet. Somit stehen 70 % für das Training zur Verfügung.
- In JMP Pro wählen Sie die Baummethode : Entscheidungsbaum (Standard), Bootstrap Forest , Verstärkter Baum , K-Nearest Neighbors oder Naive Bayes . JMP Pro ermöglicht Ihnen außerdem die Angabe einer Validierungsspalte.
- Klicken Sie auf OK.
JMP zeigt zunächst ein Diagramm an, das den Anteil der Beobachtungen in jeder Antwortstufe darstellt.
- Klicken Sie auf die Schaltfläche „Aufteilen“ . Die Beobachtungen werden in zwei Knoten bzw. Blätter aufgeteilt. Das Diagramm wird entsprechend aktualisiert und ein Baumdiagramm erstellt, das die Aufteilung detaillierter darstellt.
Hinweis: Klicken Sie auf das obere rote Dreieck und wählen Sie Anzeigeoptionen > Aufgeteilte Zählungen anzeigen , um Zählungen, Raten (Anteil der Beobachtungen) und Wahrscheinlichkeiten (vorhergesagte Wahrscheinlichkeiten) in jedem Blatt anzuzeigen.
- Klicken Sie auf „Teilt“ , um weitere Teilungen vorzunehmen. Klicken Sie auf „Beschneiden“ , um eine Teilung zu entfernen.
Wenn ein Validierungsdatensatz verwendet wird, klicken Sie auf „Los“ , um die automatische Aufteilung und Beschneidung durchzuführen und die Anpassung an die Validierungsdaten zu optimieren. Hier wurden nur zwei Aufteilungen vorgenommen.
Auto Raw Data.jmp (Help > Sample Data Folder)Auto Raw Data.jmp (Hilfe > Beispieldatenordner)
Interpretation für die ersten beiden Aufteilungen (Antwort ist Behauptung (J/N)):
• Im linken Blatt befinden sich 1179 Beobachtungen, die der Altersklasse „Jung“ zugeordnet sind. Davon sind 768 (65,1 %) mit „Ja/Nein“ und 411 (34,8 %) mit „Ja“ bewertet.
• Im rechten Blattknoten befinden sich 12.758 Beobachtungen, die der Altersklasse „Ältere“ entsprechen. Die Antwortrate beträgt in diesem Knoten 90,2 % für N und 9,8 % für Y.
• Bei den 12.758 Beobachtungen in der Altersklasse (Ältere) erfolgt die zweite Aufteilung, basierend auf der Variable „Bewertungsklasse“, in Bewertungsklasse (D,C) und Bewertungsklasse (B, A).
Anmerkungen:
Für zusätzliche Optionen wie Spaltenbeiträge , ROC- und Lift-Kurven klicken Sie auf das obere rote Dreieck . Weitere Optionen, wie z. B. „Vorhersageformel speichern“, finden Sie unter dem oberen roten Dreieck > „Spalten speichern“ . Wählen Sie unter dem oberen roten Dreieck „Entscheidungsschwelle“ , um die korrekten und inkorrekten Klassifizierungsraten des Modells anzuzeigen und diese bei verschiedenen Schwellenwerten zu bewerten. Der Standardwert ist 50 %.
Besuchen Sie in der JMP-Hilfe den Abschnitt „Vorhersage- und Spezialmodelle > Partitionsmodelle“, um mehr zu erfahren.
