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