预测和专业建模 • K 最近邻 • 包含分类响应的 K 最近邻的示例
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包含分类响应的 K 最近邻的示例
您有关于已申请房屋净值贷款的 5,960 个客户的历史财务数据。每个客户都被归入“良好风险”或“不良风险”两类。多数预测变量都有缺失数据。您想要构造模型，用于对将来客户的信用风险分类。
1.
选择帮助 > 样本数据，然后打开 Equity.jmp。
2.
选择分析 > 预测建模 > K 最近邻。
3.
选择不良并点击 Y，响应。
由于其中一个潜在预测变量负债收入比有许多可能具有信息性的缺失值，所以您没有将其包含在内。
4.
从贷款一直选到交易记录数，然后点击 X，因子。
5.
选择验证并点击验证。
6.
点击确定。
“K 最近邻”报表
对于 K 的每个值，“K 最近邻”都只使用“训练集”观测构造一个模型。使用以上每个模型对“验证集”观测分类。在本例中，基于“验证集”结果，基于单个最近邻 (K = 1) 的模型具有最小的误分类率。“测试集”确认这一单个最近邻模型对于独立数据的效果最佳。
7.
点击“K 最近邻”红色小三角，然后选择发布预测公式。
8.
在近邻数，K 旁边，键入 1。
该操作将预测方程保存在“公式存储库”中。现在您可以使用其他方法拟合其他模型，并且使用“公式存储库”中的“模型比较”平台将这些模型的性能与 K = 1 最近邻模型的性能加以比较。