Utilice esta técnica de modelado predictivo para predecir un resultado categórico (clasificar) en función de múltiples variables predictoras. Esta técnica clasifica las observaciones aplicando el teorema de Bayes a las probabilidades condicionales.
Bayes ingenuo
- Desde una tabla JMP ® abierta, seleccione Analizar > Modelado predictivo > Bayes ingenuo.
- Seleccione una variable de respuesta nominal u ordinal en Seleccionar columnas y haga clic en Y, Respuesta .
- Seleccione las variables predictoras candidatas y haga clic en Factor X .
- Si lo desea, ingrese a la parte de validación o seleccione una columna de validación y haga clic en Validación como se utilizó en esta ilustración.
- Haga clic en Aceptar . JMP muestra:
- Recuentos y tasas totales de clasificación errónea.
- Matriz de confusión que detalla el rendimiento de la clasificación.
- Curvas ROC y valores AUC (solo resultados para los datos de entrenamiento que se muestran aquí).
Nota: Haga clic en el triángulo rojo superior y seleccione "Perfilador" para abrir una herramienta interactiva que muestra la probabilidad predicha de cada clase en función de los niveles de las variables predictoras. Se puede acceder a otras opciones, como "Evaluar la importancia de la variable", desde el triángulo rojo junto al "Perfilador de predicción". El perfilador para las tres variables predictoras HDL, IMC y LTG se muestra en la parte inferior derecha.
Resultados del clasificador Naive Bayes para predecir el nivel (Bajo/Alto) de los 442 pacientes con diabetes:
• Hay 309 observaciones en los datos de entrenamiento. De estas, 66 (21%) se clasificaron erróneamente. 41/(185+41) = 18% de las observaciones bajas se clasificaron erróneamente como altas. 25/(25+58) = 30% de las observaciones altas se clasificaron erróneamente como bajas.
• Hay 133 observaciones en los datos de validación. De estas, 32 (24%) se clasificaron erróneamente. 25/(70+25) = 26% del valor bajo.
Las observaciones se clasificaron erróneamente como altas. 7/(7+31) = 18% de las observaciones altas se clasificaron erróneamente como bajas.
Notas: Las opciones adicionales, como Curvas de elevación , Guardar predicciones , Guardar fórmula de predicción , Guardar fórmula de probabilidad , así como Publicar fórmulas de probabilidad, son accesibles desde el triángulo rojo superior .
Diabetes.jmp (Help > Sample Data Folder)Diabetes.jmp (Ayuda > Carpeta de datos de muestra)
Visite Modelos predictivos y especializados > Naive Bayes en la ayuda de JMP para obtener más información.
