このコマンドは、予測分析モジュールで使用できます。モジュールをアクティブにする方法については、ここをクリックしてください

研究チームは、借り手と不動産の場所に関するデータを使用して、住宅ローンの金額を予測したいと考えています。変数には、借り手の収入、人種、性別、および物件の国勢調査地区の場所、借り手と財産の種類に関するその他の情報が含まれます。これらのデータは、連邦住宅ローン銀行の住宅ローンに関する情報を含む公開データセットに基づいています。fhfa.govからの元のデータです。

研究者は、勾配ブースト回帰ツリーモデルを使用して、新しい観測の応答値を高い精度で予測することができます。

この例では、適合モデルからのデータセットを使用しますが、主要な予測変数を検出を使用してモデルを作成する場合は予測も使用できます。

  1. TreeNet® 回帰での適合モデルの例を完了します。
  2. 購入済み住宅ローンの予測.MTWサンプルデータを開きます。
  3. 予測データを含むワークシートがアクティブであることを確認し、回帰木の結果の下部にある予測ボタンをクリックします。
  4. ドロップダウンリストから値の列を入力を選択します。
  5. 次の値を入力します。
    年収 年収
    所得率 所得率
    フロントエンド比率 フロントエンド比率
    バックエンド比率 バックエンド比率
    借主数 借主数
    年齢 年齢
    共同借主の年齢 共同借主の年齢
    土地における少数派の割合 土地における少数派の割合
    土地収入 土地収入
    地域収入 地域収入
    地区収入 地区収入
    初めての家屋購入者 初めての家屋購入者
    占有コード 占有コード
    デルフ雇用 デルフ雇用
    共同借主の人種4 共同借主の人種4
    共同借主の人種5 共同借主の人種5
    貸付目的 貸付目的
    性別 性別
    ユニット数 ユニット数
    民族 民族
    共同借主の人種3 共同借主の人種3
    共同借主の性別 共同借主の性別
    人種2 人種2
    共同借主の民族性 共同借主の民族性
    クレジットスコア クレジットスコア
    共同借り手クレジットスコア 共同借り手クレジットスコア
    人種 人種
    共同借主の人種2 共同借主の人種2
    共同借主の人種 共同借主の人種
    物件の種類 物件の種類
    連邦管区 連邦管区
    州コード 州コード
    郡コード 郡コード
    コアベースの統計領域 コアベースの統計領域
  6. OKをクリックします。

結果を解釈する

Minitabでは、結果の勾配ブーストされた回帰木を使用して、予測値のセットに関して適合値を推定します。研究者たちは、予測変数のさまざまな設定について、予測された融資額を発見しています。
適合値
235932
202454
384061
137775
115011
120295
494431
552118
113623
617189
107901
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