Cette commande est disponible avec le module complémentaire d'analyse prédictive. Cliquez ici pour plus d'informations sur l'activation du module.
Une équipe de chercheurs recueille et publie des informations détaillées sur les facteurs ayant une influence sur les maladies cardiaques. Les variables incluent l’âge, le sexe, les niveaux de cholestérol, la fréquence cardiaque maximale et plus encore. Cet exemple utilise un ensemble de données publiques comprenant des informations détaillées sur les maladies cardiaques. Les données d’origine proviennent du site archive.ics.uci.edu.
Les chercheurs peuvent utiliser le modèle d'arbres Random Forests® Classification afin de prédire avec une grande précision les probabilités de la classe de réponse pour les nouvelles observations.
Âge | 35 | 35 | |
Pression artérielle de repos | 140 | 140 | |
Cholestérol | 233 | 233 | |
Fréquence cardiaque maximale | 150 | 165 | |
Vieux pic | 2,3 | 2,3 | |
Sexe | Homme | Femme | |
Type de douleur thoracique | 2 | 1 | |
Sucre de sang de jeûne | Vrai | Vrai | |
Repos ECG | 0 | 1 | |
Exercice Angina | |||
Pente | 1 | 3 | |
Principaux navires | 0 | 2 | |
Thal | Normale | Normale |
Minitab utilise les arbres de classification Random Forests® Classification dans les résultats pour estimer la probabilité de classe d'un événement de diagnostic de maladie cardiaque pour l'ensemble de valeurs de prédiction. Les chercheurs constatent que la probabilité d'un événement de diagnostic de maladie cardiaque avec les paramètres spécifiés est d'environ 0,83 pour le premier ensemble et d'environ 0,62 pour le deuxième ensemble.