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 árbol de clasificación potenciado por gradiente para predecir las probabilidades de la clase de respuesta para nuevas observaciones.
En este ejemplo se utiliza el conjunto de datos de Ajustar modelo, pero la predicción también está disponible cuando se utiliza Descubrir predictores clave para crear el modelo.
| Edad | 35 | 35 | |
| Descansar la presión arterial | 140 | 140 | |
| Colesterol | 233 | 233 | |
| Frecuencia cardíaca máxima | 150 | 165 | |
| Old Peak | 2.3 | 2.3 | |
| Sexo | Hombre | Mujer | |
| Tipo de dolor torácico | 2 | 1 | |
| Azúcar en la sangre en ayunas | Verdadero | Verdadero | |
| Rest ECG | 0 | 1 | |
| Ejercicio Angina | |||
| Pendiente | 1 | 3 | |
| Buques principales | 0 | 2 | |
| Thal | Normal | Normal |
Minitab utiliza los árboles de clasificación con potenciación del gradiente en los resultados para estimar la probabilidad de clase de un evento de enfermedad cardíaca para un conjunto de valores de predicción. Los investigadores encuentran que la probabilidad de un evento de enfermedad cardíaca utilizando la configuración especificada es aproximadamente 0.15 para el primer conjunto y 0.43 para el segundo conjunto.