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。