此命令可用于“预测分析”附加模块。单击此处了解如何激活模块。
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。
研究人员可以使用 Random Forest 分类树模型，以便以高准确度预测新观测值的响应类别概率。
| 年龄 | 35 | 35 | |
| 血压 | 140 | 140 | |
| 胆固醇 | 233 | 233 | |
| 最大心率 | 150 | 165 | |
| 旧峰值 | 2.3 | 2.3 | |
| 性别 | 男 | 女 | |
| 疼痛类型 | 2 | 1 | |
| 血糖 | 真 | 真 | |
| 静息心电图 | 0 | 1 | |
| 运动绞痛 | |||
| 斜率 | 1 | 3 | |
| 血管 | 0 | 2 | |
| 地中海贫血 | 正态 | 正态 |
Minitab 使用结果中的 Random Forest分类树来估计一组预测值的心脏病诊断事件的类别概率。研究人员发现，在使用指定设置时，第一组发生心脏病诊断事件的概率约为 0.83，第二组的概率约为 0.62。