用於建立基於分區的模型（決策樹），該模型識別預測連續結果的最重要因素，並使用生成的樹對新的觀測值進行預測。
迴歸樹
- 從開啟的 JMP ®表中，選擇「分析」>「預測建模」>「分區」。
- 從「選擇列」中選擇一個連續反應變量，然後按一下「Y，回應」 。
- 選擇解釋變量，然後按一下X，因子。
- 如果需要，請輸入驗證部分或選擇驗證列並按一下「驗證」 （僅限 JMP Pro ）。本範例中未使用驗證集。
- 在JMP Pro中，選擇樹方法：決策樹（預設）、 Bootstrap Forest 、 強化樹 、 K個最近鄰或樸素貝葉斯 。
- 按一下“確定”。 JMP最初會顯示一個圖表，顯示所有觀測值的反應，並在總體平均值處畫一條線（本例中為 3,971 美元）。
- 點擊“拆分”按鈕。原始觀測值將被拆分為兩個節點，或稱葉節點。在上圖中，水平線表示每個葉節點內的平均響應值，垂直線表示葉節點的相對大小。
- 點選「分割」進行額外分割。點選「修剪」移除分割。如果使用了驗證部分或驗證列，請點選「執行」以自動分割和修剪，從而最佳化驗證資料的適合度。
筆記：
如需查看更多選項，例如「葉節點報告」 、 「小樹狀圖」和「列貢獻」 ，請點擊頂部的紅色三角形。其他選項，例如「儲存預測公式」和「建立SAS® DATA 步驟」 ，可透過頂部紅色三角形 >「儲存列」存取。若要查看特定節點的拆分選項，請按一下該節點對應的紅色三角形。
Diamonds Data.jmp (Help > Sample Data Folder)鑽石資料.jmp（幫助 > 範例資料資料夾）
前兩次拆分結果的解讀（反應變數為鑽石價格，單位為美元）：
• 克拉重量小於 0.95 的觀測值有 1,502 個。這些觀測值的平均價格為 2,281 美元。
• 克拉重量 >= 0.95 的觀測值有 1,188 個。這些觀測值的平均價格為 6,109 美元。
• 對於克拉重量<0.95的1502個觀測值，第二次分割也是基於克拉重量變量，分割點為克拉重量0.74。
造訪JMP 幫助中的「預測和專用模型 > 分區模型」以了解更多資訊。
