継続的な結果を予測する最も重要な要素を識別するパーティションベースのモデル (決定木) を構築し、結果のツリーを使用して新しい観測の予測を行うために使用します。
回帰木
- 開いている JMP ®テーブルから、 [分析] > [予測モデリング] > [パーティション] を選択します。
- 「列の選択」から連続応答変数を選択し、 「Y、応答」をクリックします。
- 説明変数を選択し、 「X、因子」をクリックします。
- 必要に応じて、検証部分を入力するか、検証列を選択して「検証」をクリックします（ JMP Proのみ）。この図では検証セットは使用されていません。
- JMP Pro のみでは、ツリー手法として、決定木(デフォルト)、ブートストラップフォレスト、ブースティングツリー、 K 最近傍法、または単純ベイズを選択します。
- 「OK」をクリックします。JMPは最初に、すべての観測値に対する応答を示すグラフと、全体の平均値（この例では3,971ドル）に引かれた線を表示します。
- 「分割」ボタンをクリックします。元の観測値は2つのノード、つまり葉に分割されます。上のグラフでは、各葉の平均応答に水平線が引かれ、垂直線は葉の相対的な大きさを表します。
- 追加の分割を行うには「スプリット」をクリックします。分割を削除するには「プルーニング」をクリックします。検証部分または検証列を使用している場合は、「実行」をクリックすると、検証データへの適合を最適化する自動分割とプルーニングが実行されます。
注:
リーフレポート、スモールツリービュー、列寄与などの追加オプションについては、上部の赤い三角形をクリックしてください。予測式の保存やSAS ® DATAステップの作成などのその他のオプションは、上部の赤い三角形 > 「列の保存」から利用できます。特定のノードの分割オプションについては、そのノードの赤い三角形をクリックしてください。
Diamonds Data.jmp (Help > Sample Data Folder)Diamonds Data.jmp (ヘルプ > サンプルデータフォルダ)
最初の 2 つの分割の解釈 (応答はダイヤモンドの価格 (ドル)):
• カラット重量が0.95未満のオブジェは1,502個あります。これらのオブジェの平均価格は2,281ドルです。
• カラット重量が0.95以上のオブジェは1,188個あります。これらのオブジェの平均価格は6,109ドルです。
• カラット重量 <0.95 の 1,502 個のオブザベーションについては、カラット重量変数に基づく 2 番目の分割は、カラット重量 0.74 になります。
詳細については、 JMP ヘルプの「予測モデルと特殊モデル > パーティション モデル」を参照してください。
