Utilizzare per creare un modello basato sulle partizioni (albero decisionale) che identifichi i fattori più importanti che prevedono un risultato continuo e utilizzare l'albero risultante per effettuare previsioni per nuove osservazioni.
Alberi di regressione
- Da una tabella JMP ® aperta, selezionare Analizza > Modellazione predittiva > Partizione.
- Selezionare una variabile di risposta continua da Seleziona colonne e fare clic su Y, Risposta .
- Selezionare le variabili esplicative e fare clic su X, Fattore .
- Se lo si desidera, immettere la porzione di convalida o selezionare una colonna di convalida e fare clic su Convalida ( solo JMP Pro ). In questa illustrazione non è stato utilizzato un set di convalida.
- In Solo JMP Pro , seleziona il metodo dell'albero: Albero decisionale (predefinito), Foresta Bootstrap , Albero potenziato , K vicini più prossimi o Bayes ingenuo .
- Fare clic su OK. JMP visualizza inizialmente un grafico che mostra la risposta per tutte le osservazioni e una linea tracciata sulla media complessiva ($ 3.971 in questo esempio).
- Clicca sul pulsante Dividi . Le osservazioni originali verranno divise in due nodi, o foglie. Nel grafico in alto, vengono tracciate linee orizzontali in corrispondenza della risposta media all'interno di ciascuna foglia, mentre le linee verticali indicano la dimensione relativa della foglia.
- Fare clic su Diviso per creare un'ulteriore suddivisione. Fare clic su Elimina per rimuovere una suddivisione. Se viene utilizzata una porzione o una colonna di convalida, fare clic su Vai per eseguire automaticamente la suddivisione e l'eliminazione ottimizzando l'adattamento ai dati di convalida.
Note:
Per opzioni aggiuntive, come Report Foglia , Visualizzazione ad Albero Piccolo , Contributi Colonna , fare clic sul triangolo rosso in alto . Altre opzioni, come Salva Formula di Previsione e Crea SAS® DATA Step , sono disponibili dal triangolo rosso in alto > Salva Colonne . Per le opzioni di suddivisione per un nodo specifico, fare clic sul triangolo rosso corrispondente .
Diamonds Data.jmp (Help > Sample Data Folder)Diamonds Data.jmp (Aiuto > Cartella dati di esempio)
Interpretazione per le prime due suddivisioni (la risposta è il prezzo del diamante in $):
• Ci sono 1.502 pietre preziose con peso in carati < 0,95. Il prezzo medio di queste pietre preziose è di $ 2.281.
• Ci sono 1.188 pietre preziose con peso in carati >= 0,95. Il prezzo medio di queste pietre preziose è di $ 6.109.
• Per i 1.502 obs con peso in carati <0,95, la seconda suddivisione, anch'essa basata sulla variabile peso in carati, è pari a 0,74.
Per saperne di più, visita Modelli predittivi e specializzati > Modelli di partizione nella Guida di JMP .
