发现最佳模型 (连续响应)概述

通常，确定哪种类型的模型对特定数据集进行最佳预测的最简单方法是构建所有模型并比较性能。用于 发现最佳模型 (连续响应) 比较连续响应的 5 种常见模型类型的性能与许多分类和连续预测变量。例如，房地产估价师希望使用许多预测变量（如平方英尺、可用单元数量、建筑物的年龄以及与市中心的距离）来预测房产的销售价格。检验员比较不同类型模型的性能，以确定如何获得最准确的预测。

在 5 种模型类型中，有 2 种更通用的模型类型：多元回归模型和基于树的模型。拟合回归模型 创建多元回归模型。CART^® 回归、 ， TreeNet^® 回归并 Random Forests^® 回归 创建基于树的模型。MARS^® 回归 是一种特殊类型，结合了多元回归模型和基于树的模型的特征。

有关不同模型类型的说明，请转到 Minitab 统计软件中的预测分析模型类型。