Este comando está disponible con el Módulo de análisis predictivo. Haga clic aquí para obtener más información sobre cómo activar el módulo.
Un equipo de investigadores recopila y publica información detallada sobre los factores que afectan las enfermedades cardíacas. Las variables incluyen edad, sexo, niveles de colesterol, frecuencia cardíaca máxima, y más. Este ejemplo se basa en un conjunto de datos públicos que proporciona información detallada sobre las enfermedades cardíacas. Los datos originales son de archive.ics.uci.edu.
El investigador puede utilizar el modelo de árboles de clasificación Random Forest para predecir las probabilidades de clase de respuesta para nuevas observaciones.
| Edad | 35 | 35 | |
| Descansar la presión arterial | 140 | 140 | |
| Colesterol | 233 | 233 | |
| Frecuencia cardíaca máxima | 150 | 165 | |
| Old Peak | 2.3 | 2.3 | |
| Sexo | 0 | 1 | |
| Tipo de dolor torácico | 2 | 1 | |
| Azúcar en la sangre en ayunas | 1 | 1 | |
| Rest ECG | 0 | 1 | |
| Ejercicio Angina | |||
| Pendiente | 1 | 2 | |
| Buques principales | 0 | 2 | |
| Thal | 0 | 0 |
Minitab utiliza el modelo Random Forest® en los resultados para estimar la probabilidad de clase de un evento de diagnóstico de enfermedad cardíaca para los dos conjuntos de valores de predicción. Los investigadores encuentran que la probabilidad de un evento de diagnóstico de enfermedad cardíaca utilizando la configuración especificada es aproximadamente 0.63 para el primer conjunto y 0.52 para el segundo conjunto.