此命令适用于预测分析模块。单击此处了解更多关于如何激活模块的信息。
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。
研究人员可以使用梯度提升分类树模型，以便预测新观测值的响应类别概率。
此示例使用 中的 拟合模型数据集，但当您使用 发现关键预测变量 创建模型时，也可以使用 prediction。
| 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 使用结果中的梯度提升分类树来估计一组预测值的心脏病事件的类别概率。研究人员发现，在使用指定设置时，第一组发生心脏病事件的概率约为 0.15，第二组的概率约为 0.43。