预测和专业建模 > Bootstrap 森林法 > 包含连续响应的 Bootstrap 森林法的示例
发布日期: 09/18/2023

Image shown here包含连续响应的 Bootstrap 森林法的示例

在本例中,您通过构造 Bootstrap 森林法模型来预测男性对象的体脂肪百分比。

1. 选择帮助 > 样本数据文件夹,然后打开 Body Fat.jmp

2. 选择分析 > 预测建模 > Bootstrap 森林法

3. 选择体脂肪百分比并点击 Y,响应

4. 年龄(年)一直选择到腕围 (cm),然后点击 X,因子

5. 选择验证并点击验证

6. 点击确定

7. (可选)选择禁止多线程并在“随机种子”旁边输入 123。

由于 Bootstrap 森林法涉及随机抽样,这些操作可确保您获取如下所示的相同精确结果。

8. 点击确定

图 5.5 总体统计量 

Overall Statistics

“总体统计量”报表显示“验证 R 方”为 0.654。

您关注的是获取最重要的预测变量的独立于模型的指示。

9. 点击“‘体脂肪百分比’的 Bootstrap 森林法”旁边的红色小三角,然后选择列贡献

图 5.6 列贡献 

Column Contributions

“列贡献”报表表明腹围 (cm)胸围 (cm)年龄(年)体脂肪百分比的最强预测变量。

需要更多信息?有问题?从 JMP 用户社区得到解答 (community.jmp.com).