이 방법은 연속적인 결과를 예측하는 데 가장 중요한 요인을 식별하는 분할 기반 모델(의사결정 트리)을 구축하고, 생성된 트리를 사용하여 새로운 관측치에 대한 예측을 수행하는 데 사용됩니다.
회귀 트리
- 열려 있는 JMP® 테이블에서 분석 > 예측 모델링 > 분할을 선택합니다.
- [열 선택] 에서 연속형 응답 변수를 선택하고 [Y, 응답]을 클릭합니다.
- 설명 변수를 선택하고 X, 요인을 클릭하세요.
- 원하는 경우 유효성 검사 부분을 입력하거나 유효성 검사 열을 선택한 다음 유효성 검사를 클릭하십시오( JMP Pro에서만 사용 가능). 이 예시에서는 유효성 검사 세트를 사용하지 않았습니다.
- JMP Pro 전용 에서 트리 방법을 선택하세요. 의사결정 트리 (기본값), 부트스트랩 포레스트 , 부스팅 트리 , K 최근접 이웃 또는 나이브 베이즈 중에서 선택할 수 있습니다.
- 확인을 클릭합니다. JMP는 처음에 모든 관측치에 대한 반응을 보여주는 그래프와 전체 평균(이 예에서는 3,971달러)에 그려진 선을 표시합니다.
- 분할 버튼을 클릭하세요. 원래 관측값이 두 개의 노드(또는 잎)로 분할됩니다. 위쪽 그래프에서 가로선은 각 잎 내의 평균 반응을 나타내고 세로선은 잎의 상대적인 크기를 나타냅니다.
- '나뉘다'를 클릭하여 추가 분할을 수행합니다. '가지치기'를 클릭하여 분할된 부분을 제거합니다. 유효성 검사 부분 또는 유효성 검사 열을 사용하는 경우 '이동'을 클릭하여 유효성 검사 데이터에 최적화된 자동 분할 및 가지치기를 수행합니다.
참고:
리프 보고서 , 소형 트리 보기 , 열 기여도 와 같은 추가 옵션을 보려면 상단의 빨간색 삼각형을 클릭하십시오. 예측 공식 저장 및 SAS® 데이터 단계 생성 과 같은 다른 옵션은 상단의 빨간색 삼각형 > 열 저장 에서 사용할 수 있습니다. 특정 노드에 대한 분할 옵션을 보려면 해당 노드의 빨간색 삼각형을 클릭하십시오.
Diamonds Data.jmp (Help > Sample Data Folder)Diamonds Data.jmp (도움말 > 샘플 데이터 폴더)
첫 번째와 두 번째 분할에 대한 해석 (응답은 다이아몬드 가격(달러)입니다):
• 캐럿 중량이 0.95 미만인 관측치는 1,502개입니다. 이 관측치들의 평균 가격은 2,281달러입니다.
• 캐럿 중량이 0.95 이상인 관측치는 1,188개입니다. 이 관측치들의 평균 가격은 6,109달러입니다.
• 캐럿 중량이 0.95 미만인 1,502개의 관측치에 대해, 캐럿 중량 변수를 기준으로 한 두 번째 분할은 캐럿 중량 0.74에서 이루어집니다.
자세한 내용을 알아보려면 JMP 도움말 의 예측 및 특수 모델 > 파티션 모델을 방문하세요.
