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Random Forests® 分類の予測の例

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注

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。

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. Random Forests® 分類の例を完了します。
  2. 結果の下部にある予測ボタンをクリックします。
  3. ドロップダウンリストから個別値を入力を選択します。
  4. 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。
    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 男性 女性  
    胸痛タイプ 2 1  
    断食血糖 真 真  
    レスト心電図 0 1  
    運動狭心症      
    斜面 1 3  
    主要な船舶 0 2  
    タール 正常 正常  
  5. OKをクリックします。

結果を解釈する

Minitabでは、結果のランダムフォレスト分類木を使用して、予測値のセットに関して心臓病事象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0.83、2つ目のセットで0.62であることを発見しました。

Random Forests® 分類: 心臓病 対 年齢, レスト血圧, コレステロール, 最大心拍数, オールドピーク, セックス, 胸痛タイプ, ...

方法 モデル検証 アウトオブバッグデータを使用した検証 ブートストラップサンプルの数 300 サンプルサイズ 303のトレーニングデータサイズと同じ ノード分岐に対して選択された予測変数の数 予測変数の合計数の平方根 = 3 最小内部ノードのサイズ 2 使用中の行 303
二項応答情報 変数 クラス 計数 % 心臓病 はい （事象） 139 45.87 いいえ 164 54.13 すべて 303 100.00
予測... Random Forests® 分類予測

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 = 男性, 胸痛タイプ = 2, 断食血糖 = 本当だ, レスト心電図 = 0, 運動狭心症 = "", 斜面 = 1, 主要な船舶 = 0, タール = 通常
予測 確率（クラス 観測値 クラス 確率（クラス = はい） = いいえ） 1 いいえ 0.17 0.83

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 = 女性, 胸痛タイプ = 1, 断食血糖 = 本当だ, レスト心電図 = 1, 運動狭心症 = "", 斜面 = 3, 主要な船舶 = 2, タール = 通常
予測 確率（クラス = 観測値 クラス 確率（クラス = はい） いいえ） 2 いいえ 0.383333 0.616667
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