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Beispiel für Prognose mit CART® Klassifikation

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Ein Forscherteam erfasst und veröffentlicht detaillierte Informationen zu Faktoren, die Herzerkrankungen beeinflussen. Variablen sind Alter, Geschlecht, Cholesterinspiegel, Maximalpuls und viele weitere. Dieses Beispiel basiert auf einem öffentlichen Datensatz, der detaillierte Informationen über Herzerkrankungen liefert. Die Originaldaten stammen von der Website archive.ics.uci.edu.

Im Beispiel für die Baumerstellung erstellten die Forscher einen Klassifikationsbaum, der wichtige Prädiktoren identifiziert, um anzuzeigen, ob ein Patient an einer Herzerkrankung leidet. Die Forscher möchten mit diesem Baum Prognosen vornehmen.

  1. Füllen Sie Beispiel für CART® Klassifikation aus.
  2. Klicken Sie auf die Schaltfläche Prognostizieren am unteren Rand des Klassifikationsbaums.
  3. Wählen Sie in der Dropdown-Liste Einzelwerte eingeben aus.
  4. Geben Sie die folgenden Werte ein. In diesem Beispiel werden zwei Werte für jeden Prädiktor verwendet. Es ist wichtig, dass Sie Werte auswählen, die sich im Bereich der Originaldaten befinden. In diesem Beispiel werden zwei Werte für jeden Prädiktor verwendet; daher bleibt die dritte Spalte leer.
    Alter 35 35  
    Rest Blutdruck 140 140  
    Cholesterin 233 233  
    Max Herzfrequenz 150 165  
    Old Peak 2,3 2,3  
    Sex Männlich Weiblich  
    Brust Schmerz Typ 2 1  
    Fasten Blutzucker Wahr Wahr  
    Rest-EKG 0 1  
    Übung Angina      
    Steigung 1 3  
    Hauptblutgefäße 0 2  
    Thal Normalen Normalen  
  5. Klicken Sie auf OK.

Interpretieren der Ergebnisse

Minitab verwendet den Klassifikationsbaum in den Ergebnissen, um die Klassenwahrscheinlichkeit für die beiden Gruppen von Prognosewerten zu schätzen.
  • Für die erste Gruppe von Prognosewerten entsprechen die Einstellungen den Einstellungen für Endknoten 1. Die Klassenprognose ist „0“. Die Wahrscheinlichkeit für „0“ ist 0,91, und die Wahrscheinlichkeit für „1“ ist 0,09.
  • Für die zweite Gruppe von Prognosewerten entsprechen die Einstellungen denen für Endknoten 4. Die Klassenprognose lautet „Ja“. Die Wahrscheinlichkeit für „Ja“ liegt bei etwa 0,74, und die Wahrscheinlichkeit für „Nein“ beträgt etwa 0,26.

CART®-Klassifikation mit 7 Knoten: Herzkrankheiten vs. Alter; Rest Blutdruck; Cholesterin; Max Herzfrequenz; Old Peak; Sex; Fasten Blutzucker; Übung Angina; Rest-EKG; Steigung; Thal; Brust Schmerz Typ; Hauptblutgefäße

Methode A-priori-Wahrsch. Gleich für alle Klassen Knotenteilung Gini Optimaler Baum Minimale Fehlklassifikationskosten Modellvalidierung Kreuzvalidierung mit 10 Faltungen Verwendete Zeilen 303

CART®-Klassifikation: Prognostizieren

Prognose für Herzkrankheiten

Einstellungen Alter = 35; Rest Blutdruck = 140; Cholesterin = 233; Max Herzfrequenz = 150; Old Peak = 2,3; Sex = Weiblich; Brust Schmerz Typ = 2; Fasten Blutzucker = Wahr; Rest-EKG = 0; Übung Angina = ""; Steigung = 1; Hauptblutgefäße = 0; Thal = Normalen
Prognose Warsch. Warsch. (Klasse (Klasse Beob Endknoten-ID Klasse = 1) = 0) 1 1 0 0,09 0,91

Prognose für Herzkrankheiten

Einstellungen Alter = 35; Rest Blutdruck = 140; Cholesterin = 233; Max Herzfrequenz = 165; Old Peak = 2,3; Sex = Männlich; Brust Schmerz Typ = 1; Fasten Blutzucker = Wahr; Rest-EKG = 1; Übung Angina = ""; Steigung = 3; Hauptblutgefäße = 2; Thal = Normalen
Prognose Warsch. Warsch. Beob Endknoten-ID Klasse (Klasse = 1) (Klasse = 0) 2 4 1 0,740741 0,259259
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