Cette commande est disponible avec la commande Module d'analyse prédictive. Cliquez ici pour plus d’informations sur la façon d’activer le module.
Une équipe de chercheurs recueille et publie des informations détaillées sur les facteurs qui affectent les maladies cardiaques. Les variables comprennent l’âge, le sexe, le taux de cholestérol, la fréquence cardiaque maximale, etc. Cet exemple est basé sur un ensemble de données publiques qui fournit des informations détaillées sur les maladies cardiaques. Les données originales proviennent de archive.ics.uci.edu.
Le chercheur peut utiliser le modèle d’arbre de classification renforcé par gradient pour prédire les probabilités de classe de réponse pour les nouvelles observations.
Cet exemple utilise le jeu de données de Ajuster le modèle, mais la prédiction est également disponible lorsque vous l’utilisez Découvrir les prédicteurs principaux pour créer le modèle.
| Âge | 35 | 35 | |
| Pression artérielle de repos | 140 | 140 | |
| Cholestérol | 233 | 233 | |
| Fréquence cardiaque maximale | 150 | 165 | |
| Vieux pic | 2,3 | 2,3 | |
| Sexe | Mâle | Femelle | |
| 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 | Normal | Normal |
Minitab utilise les arbres de classification à gradient renforcé dans les résultats pour estimer la probabilité de classe d’un événement de maladie cardiaque pour un ensemble de valeurs de prédiction. Les chercheurs constatent que la probabilité d’un événement de maladie cardiaque en utilisant les paramètres spécifiés est d’environ 0,15 pour la première série et de 0,43 pour la seconde.