公開日: 04/01/2021

連続尺度の応答変数を用いた例

この例では、「パーティション」プラットフォームを使用して、糖尿病患者における1年間の症状進行を予測するディシジョンツリーを構築します。この症状進行は、数値で測定されています。

1. [ヘルプ]>[サンプルデータライブラリ]を選択し、「Diabetes.jmp」を開きます。

2. [分析]>[予測モデル]>[パーティション]を選択します。

3. 「Y」を選択し、[Y, 目的変数]をクリックします。

4. 「年齢」から「グルコース」までを選択し、[X, 説明変数]をクリックします。

5. お使いのJMPに基づいて検証手順を選択します。

JMP Proの場合は、「検証」を選択し、[検証]をクリックします。

JMPの場合は、「検証セットの割合」に「0.3」と入力します。

注: 「検証セットの割合」を使用した場合、検証セットが無作為に選択されるために、本節で示すものと結果が異なってきます。

図4.20 指定が完了した起動ウィンドウ、「検証セットの割合」を「0.3」に指定 

6. [OK]をクリックします。

7. プラットフォームのレポートウィンドウで、[分岐]を1回クリックして分岐を実行します。

図4.21 ディシジョンツリーを隠した状態の最初の分岐後のレポート 

学習セットには309行がありますが、それらが2つに分割されます。

左の葉は「LTG」が4.6444未満のデータで、165行あります。

右の葉は「LTG」が4.6444以上のデータで、144行あります。

左の葉も右の葉も、次の分岐は「BMI」で行われます。右の葉の「BMI」の「候補SS」は、左の葉の「BMI」の「候補SS」より高くなっています。したがって、次の分岐は右の葉で行われます。

8. [実行]をクリックして自動分岐を使用します。

図4.22 検証を使った自動分岐後のレポート 

最終的なツリーでは、4回の分岐が行われています。「分岐履歴」プロットを見ると、その4回の分岐のあとには、検証セットにおけるR2乗値が改善していません。検証セットのR2乗値は0.39ですので、このモデルでは症状進行を精確には予測できないようです。また、先頭のプロットからも、各ノードにおいて応答変数のばらつきが大きいことから、応答変数を精確に予測できていないことが分かります。

より詳細な情報が必要な場合や、質問があるときは、JMPユーザーコミュニティで答えを見つけましょう (community.jmp.com).