の予測の例ベストモデルの検出(2値応答)

ある研究チームが、心臓病に影響を与える要因に関する詳細な情報を収集し、公開しています。変数には、年齢、性別、コレステロール値、最大心拍数などがあります。この例は、心臓病に関する詳細情報を提供する公開データセットに基づいています。元のデータはarchive.ics.uci.eduからのものです。

研究者は、ランダムフォレスト分類木モデルを使用して、新しい観測値の応答クラス確率を予測することができます。

  1. ベストモデルの検出(2値応答)の例を完了します。
  2. ナビゲータで、 の結果を選択します ベストモデルの検出(2値応答)
  3. 結果で [予測 ] を選択します。
  4. ドロップダウンリストから個別値を入力を選択します。
  5. 次の値を入力します。 この例では、各予測変数に2つの値を使用しますが、最大3つの値を使用できます。この例では、 運動狭心症.
    年齢 35 35  
    レスト血圧 140 140  
    コレステロール 233 233  
    最大心拍数 150 165  
    オールドピーク 2.3 2.3  
    セックス 0 1  
    胸痛タイプ 2 1  
    断食血糖 1 1  
    レスト心電図 0 1  
    運動狭心症      
    斜面 1 2  
    主要な船舶 0 2  
    タール 0 0  
  6. OKをクリックします。

結果を解釈する

Minitabでは、結果にランダムフォレスト® モデルを使用して、2つの予測値セットの心臓病診断イベントのクラス確率を推定します。研究者たちは、指定された設定を使用して心臓病診断事象の確率は、最初のセットで約0.63、2つ目のセットで0.52であることを発見しました。

心臓病の予測

設定

年齢 = 35,レスト血圧 = 140,コレステロール = 233,最大心拍数 = 150,オールドピーク = 2.3,セックス = 0,
胸痛タイプ = 2,断食血糖 = 1,レスト心電図 = 0,運動狭心症 = *,斜面 = 1,主要な船舶 = 0,タール = 0

予測

観測値クラス確率(クラス = 1)確率(クラス = 0)
110.6266670.373333

心臓病の予測

設定

年齢 = 35,レスト血圧 = 140,コレステロール = 233,最大心拍数 = 165,オールドピーク = 2.3,セックス = 1,
胸痛タイプ = 1,断食血糖 = 1,レスト心電図 = 1,運動狭心症 = *,斜面 = 2,主要な船舶 = 2,タール = 0

予測

観測値クラス確率(クラス = 1)確率(クラス = 0)
210.5166670.483333