최고의 모형 검색(이항 반응) 가 있는 예측의 예

참고

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

연구원 팀은 심장병에 영향을 미치는 요인에 관하여 상세한 정보를 수집하고 게시합니다. 변수는 나이, 성별, 콜레스테롤 수치, 최대 심장 박동 등을 포함합니다. 이 예제는 심장병에 대한 자세한 정보를 제공하는 공개 데이터 집합을 기반으로 합니다. 원래 데이터는 archive.ics.uci.edu에서 볼 수 있습니다.

연구원은 Random Forests 분류 트리 모형을 사용하여 새로운 관측치에 대한 반응 등급 확률을 예측할 수 있습니다.

최고의 모형 검색(이항 반응)의 예 을 완료합니다.
네비게이터에서 최고의 모형 검색(이항 반응) 결과를 선택합니다.
결과의 맨 아래에 있는 예측 단추를 클릭합니다.
드롭다운 리스트에서 개별 값 입력 을 선택합니다.

다음 값을 입력합니다. 이 예제에서는 각 예측 변수에 대해 2개 값을 사용하지만 최대 3개의 값을 사용할 수 있습니다. 이 예제에서는 .에 대한 누락된 값을 의도적으로 운동 협 심 증 사용합니다.

연령	35	35
나머지 혈압	140	140
콜레스테롤	233	233
최대 심박수	150	165
올드 피크	2.3	2.3
섹스	0	0
흉통 유형	2	0
단식 혈당	0	0
레스트 심전도	0	0
운동 협 심 증
경사	0	2
주요 선박	0	2
탈	0	0

확인 을 클릭합니다.

결과 해석

Minitab은 결과의 Random Forests^® 분류 트리를 사용하여 예측 변수 값 세트에 대한 심장병 사건의 등급 확률을 추정합니다. 연구원은 지정된 설정을 사용하여 심장병 진단 사건이 발생할 확률이 첫 번째 세트의 경우 약 0.63이고 두 번째 세트의 경우 0.52라는 것을 발견했습니다.

Random Forests® 분류: 심장 병 대 연령, 나머지 혈압, 콜레스테롤, 최대 심박수, 올드 피크, 섹스, 흉통 유형, ...

방법 모형 검증 OOB 데이터로 검증 부트스트랩 표본 수 300 표본 크기 학습 데이터 크기 303과 동일 노드 분할을 위해 선택된 예측 변수 수 총 예측 변수 수의 제곱근 = 3 최소 내부 노드 크기 8 사용된 행 303

이항 반응 정보 변수 등급 카운트 % 심장 병 1 (사건) 165 54.46 0 138 45.54 모두 303 100.00

Random Forests® 분류 예측

심장 병에 대한 예측

설정 연령 = 35, 나머지 혈압 = 140, 콜레스테롤 = 233, 최대 심박수 = 150, 올드 피크 = 2.3, 섹스 = 0, 흉통 유형 = 2, 단식 혈당 = 1, 레스트 심전도 = 0, 운동 협 심 증 = *, 경사 = 1, 주요 선박 = 0, 탈 = 0

예측 관측 등급 확률(등급 = 1) 확률(등급 = 0) 1 1 0.626667 0.373333

심장 병에 대한 예측

설정 연령 = 35, 나머지 혈압 = 140, 콜레스테롤 = 233, 최대 심박수 = 165, 올드 피크 = 2.3, 섹스 = 1, 흉통 유형 = 1, 단식 혈당 = 1, 레스트 심전도 = 1, 운동 협 심 증 = *, 경사 = 2, 주요 선박 = 2, 탈 = 0

예측 관측 등급 확률(등급 = 1) 확률(등급 = 0) 2 1 0.516667 0.483333