Este comando está disponível com o Módulo de análise preditiva. Clique aqui saber mais sobre como ativar o módulo.
Uma equipe de pesquisadores coleta e publica informações detalhadas sobre fatores que afetam doenças cardíacas. As variáveis incluem idade, sexo, níveis de colesterol, frequência cardíaca máxima e muito mais. Este exemplo é baseado em um conjunto de dados públicos que fornece informações detalhadas sobre doenças cardíacas. Os dados originais são de archive.ics.uci.edu.
O pesquisador pode usar o modelo de árvore de classificação de classificação incrementada por gradiente para predizer as probabilidades de classe de resposta para novas observações.
Este exemplo usa o conjunto de dados de Ajuste de modelo, mas a previsão também está disponível quando você usa Descubrir preditores-chave para criar o modelo.
| Idade | 35 | 35 | |
| Pressão Arterial de descanso | 140 | 140 | |
| Colesterol | 233 | 233 | |
| Max Heart Rate | 150 | 165 | |
| Pico Antigo | 2,3 | 2,3 | |
| Sexo | Masculino | Feminino | |
| Tipo de dor torácica | 2 | 1 | |
| Açúcar no sangue em jejum | Verdadeira | Verdadeira | |
| Resto ECG | 0 | 1 | |
| Exercício Angina | |||
| Inclinação | 1 | 3 | |
| Principais Navios | 0 | 2 | |
| Thal | Normal | Normal |
O Minitab utiliza a árvore de classificação com gradient boosting nos resultados para estimar a probabilidade de classe de uma doença cardíaca para um conjunto de valores de predição. Os pesquisadores descobrem que a probabilidade de um evento de doença cardíaca usando as configurações especificadas é de aproximadamente 0,15 para o primeiro conjunto e 0,43 para o segundo conjunto.