数据注意事项 - CART^® 回归

为确保结果有效，在收集数据、执行分析和解释结果时，请考虑以下准则。

响应变量（目标）应该为连续变量

可以对连续变量进行测量和排序，而且任意两个值之间有无限个值。例如，轮胎样本的直径即为连续变量。

响应变量的数据必须是数字值。

如果响应变量为类别变量，请使用 CART^® 分类。

预测变量可以是连续变量或类别变量

可以使用连续预测变量或类别预测变量的组合；但是，每个预测变量的列长度必须与响应列的长度相同。允许缺失值。

• 所有连续预测变量都必须为数字。
• 类别预测变量可以是文本或数字值。

当案例数超过 5000 时，建议使用检验集

默认情况下，案例数小于等于 5000 时，Minitab 将使用交叉验证。当案例数超过 5000 时，Minitab 将使用检验集。当数据集较大时，使用训练数据集和检验数据集进行验证非常有用。如需了解有关 CART^® 回归中的验证方法设置的基本信息，请转到指定CART® 回归的验证方法。