预测示例 - CART^® 分类

一个研究小组收集并发布了有关影响心脏病的因素的详细信息。变量包括年龄、性别、胆固醇水平、最大心率等。本示例基于一个提供心脏病详细信息的公共数据集。原始数据来自于 archive.ics.uci.edu。

在树创建示例中，研究人员创建了一个分类树，用于识别重要的预测变量，以指示患者是否患有心脏病。研究人员想用这棵树进行预测。

输入以下值。本示例对每个预测变量使用 2 个值。选择原始数据范围内的值非常重要。本示例对每个预测变量使用 2 个值，因此第三列为空。

解释结果

Minitab 使用结果中的分类树来估计 2 组预测值的类别概率。

方法先验概率对所有类别相同节点分裂基尼最优树最小误分类成本模型验证 10 折叠交叉验证已使用的行数 303

设置年龄 = 35, 血压 = 140, 胆固醇 = 233, 最大心率 = 150, 旧峰值 = 2.3, 性别 = 男性, 疼痛类型 = 2, 血糖 = 真, 静息心电图 = 0, 运动绞痛 = "", 斜率 = 1, 血管 = 0, 地中海贫血 = 正常

预测观测值终端节点 ID 类别概率（类别 = 是的）概率（类别 = 不） 1 1 不 0.09 0.91

设置年龄 = 35, 血压 = 140, 胆固醇 = 233, 最大心率 = 165, 旧峰值 = 2.3, 性别 = 女性, 疼痛类型 = 1, 血糖 = 真, 静息心电图 = 1, 运动绞痛 = "", 斜率 = 3, 血管 = 2, 地中海贫血 = 正常

预测观测值终端节点 ID 类别概率（类别 = 是的）概率（类别 = 不） 2 4 是的 0.740741 0.259259