TreeNet® 회귀 분석가 있는 예측의 예

참고

이 명령은 예측 분석 모듈에서 사용할 수 있습니다. 모듈을 활성화하는 방법에 대한 자세한 내용은 여기를 클릭하십시오.

연구원 팀은 대출자에 대한 데이터와 부동산 위치에 대한 데이터를 사용하여 모기지 금액을 예측하려고 합니다. 변수에는 대출자의 소득, 인종 및 성별뿐만 아니라 재산의 인구조사 지역 위치 및 대출자 및 자산 유형에 대한 기타 정보가 포함됩니다. 이러한 데이터는 연방 주택 대출 은행 모기지에 대한 정보가 포함된 공개 데이터 집합을 기준으로 조정되었습니다. fhfa.gov에서 제공된 원본 데이터.

연구원들은 향상된 부스트 회귀 트리 모형을 사용하여 새로운 관측치에 대한 반응 값을 매우 정확하게 예측할 수 있습니다.

참고

이 예제에서는 모형 적합의 데이터 집합을 사용하지만 모형을 만들기 위해 주요 예측 변수 검색을(를) 사용할 때도 예측을 사용할 수 있습니다.

  1. TreeNet® 회귀 분석에 대한 모형 적합의 예제을 완료합니다.
  2. 표본 데이터 세트를 엽니다 구입모기지예측.MTW.
  3. 예측 데이터가 포함된 워크시트가 활성 상태인지 확인하고 회귀 분석 트리 결과 아래쪽에 있는 예측 단추를 클릭합니다.
  4. 드롭다운 리스트에서 값의 열 입력을 선택합니다.
  5. 다음 값을 입력합니다.
    연간 소득 연간 소득
    소득 비율 소득 비율
    프런트 엔드 비율 프런트 엔드 비율
    백 엔드 비율 백 엔드 비율
    대출자 수 대출자 수
    나이 나이
    공동 대출자 나이 공동 대출자 나이
    소수자 비율 소수자 비율
    저소득 수입 저소득 수입
    지방 수입 지방 수입
    지역 소득 지역 소득
    첫 주택 구매자 첫 주택 구매자
    점유 코드 점유 코드
    자영업 자영업
    공동 대출자 인종 4 공동 대출자 인종 4
    공동 대출자 인종 5 공동 대출자 인종 5
    대출 목적 대출 목적
    성별 성별
    단위 수 단위 수
    민족 민족
    공동 대출자 인종 3 공동 대출자 인종 3
    공동 대출자 성별 공동 대출자 성별
    인종 2 인종 2
    공동 대출자 민족 공동 대출자 민족
    신용 점수 신용 점수
    공동대출자신용점수 공동대출자신용점수
    인종 인종
    공동 대출자 인종 2 공동 대출자 인종 2
    공동 대출자 인종 공동 대출자 인종
    자산 유형 자산 유형
    연방 지구 연방 지구
    상태 코드 상태 코드
    카운티 코드 카운티 코드
    대도시 중심 지역 대도시 중심 지역
  6. 확인을 클릭합니다.

결과 해석

Minitab은 결과의 향상된 부스트 회귀 트리를 사용하여 예측 변수 값 세트에 대한 적합치를 추정합니다. 연구원은 예측 변수의 다양한 설정에 대한 예측된 대출 금액을 찾습니다.
적합
235932
202454
384061
137775
115011
120295
494431
552118
113623
617189
107901
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