Random Forests® 回帰の予測の例

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、アイオワ州エイムズの個々の居住用不動産の販売データを収集しています。研究者は、販売価格に影響を与える変数を特定したいと考えています。変数には、ロットサイズや居住用不動産のさまざまな特徴が含まれます。

  1. Random Forests® 回帰の例を完了します。
  2. サンプルデータエイムズ住宅予測.MTW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、 予測 結果の下部にある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。
    ロット・フロンジ ロット・フロンジ
    ロットエリア ロットエリア
    ベニヤエリア ベニヤエリア
    地下1階 地下1階
    地下2 地下2
    地下未完成地域 地下未完成地域
    総地下面積 総地下面積
    1階面積 1階面積
    2階面積 2階面積
    低品質のエリア 低品質のエリア
    リビングエリア リビングエリア
    ガレージエリアエリア ガレージエリアエリア
    ウッドデッキエリア ウッドデッキエリア
    オープンポーチエリア オープンポーチエリア
    囲まれたポーチ 囲まれたポーチ
    シーズンポーチ シーズンポーチ
    スクリーンポーチ スクリーンポーチ
    プールエリア プールエリア
    その他の価値 その他の価値
    築き上げました 築き上げました
    年の改装 年の改装
    地下フルバスルームの数 地下フルバスルームの数
    地下ハーフバスルームの数 地下ハーフバスルームの数
    フルバスルームの数 フルバスルームの数
    ハーフバスルームの数 ハーフバスルームの数
    寝室の数 寝室の数
    キッチンの数 キッチンの数
    総部屋 総部屋
    暖炉の数 暖炉の数
    ガレージイヤー ガレージイヤー
    ガレージカー ガレージカー
    販売月 販売月
    販売年 販売年
    タイプ タイプ
    ゾーン ゾーン
    通り 通り
    路地 路地
    ロット形状 ロット形状
    土地の平坦性 土地の平坦性
    自治体の公益事業 自治体の公益事業
    構成 構成
    スロープスタイル スロープスタイル
    近所 近所
    条件 1 条件 1
    条件 2 条件 2
    品質 品質
    状態 状態
    屋根スタイル 屋根スタイル
    屋根材 屋根材
    外装タイプ1 外装タイプ1
    エクステリアタイプ2 エクステリアタイプ2
    ベニヤタイプ ベニヤタイプ
    外装品質 外装品質
    外装状態 外装状態
    基礎型 基礎型
    地下の高さ 地下の高さ
    地下状態 地下状態
    地下アクセス 地下アクセス
    地下仕上げタイプ1 地下仕上げタイプ1
    地下仕上げタイプ2 地下仕上げタイプ2
    加熱タイプ 加熱タイプ
    加熱品質 加熱品質
    中央の空気 中央の空気
    電気型 電気型
    キッチンの品質 キッチンの品質
    関数 関数
    暖炉の品質 暖炉の品質
    ガレージタイプ ガレージタイプ
    ガレージ仕上げ ガレージ仕上げ
    ガレージ品質 ガレージ品質
    ガレージコンディション ガレージコンディション
    舗装されたドライブ 舗装されたドライブ
    プールの品質 プールの品質
    フェンス フェンス
    その他の機能 その他の機能
    セールタイプ セールタイプ
    販売条件 販売条件
  6. 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。研究者は、さまざまな設定の予測変数に対して予測された販売価格を見出します。
適合値
224796
88291
522279
480260
216826
112932
137328
190311
229939
229610
362637
174576
238485
256864