预测变量筛选的示例

Bands Data.jmp 数据表包含轮转凹版印刷业务中机器的测量值。数据集包含 539 个记录和 38 个变量。响应 Y 是列纹印？，它的值是“BAND”和“NOBAND”。您想了解哪些属性最可能对响应有贡献。

1. 选择帮助 > 样本数据库，然后打开 Bands Data.jmp。

2. 选择分析 > 筛选 > 预测变量筛选。

3. 选择纹印？作为 Y，响应。

4. 选择分组列粒度过滤到铬含量，然后点击 X。

5. 点击确定。

图 23.2 排序的列贡献 

注意：因为该分析基于有随机选择成分的 Bootstrap 森林法，您的结果可能与Figure 23.2 中的结果略有不同。请参见Bootstrap 森林法。

按对 Bootstrap 森林法模型的贡献对这些列排序和排名。具有最大贡献的预测变量是相关响应的强候选预测变量。

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