发布日期: 09/18/2023
预测变量筛选
从很多预测变量中筛选出有显著效应的
“预测变量筛选”平台提供从很多预测变量中筛选出有预测结果的能力的预测变量的方法。这对于大型数据集的分析很有用，分析中涉及对某一零件、过程或样本会取数百或数千个测量值，因此分析这样的数据集需要创新性的方法。例如，预测变量筛选可用于帮助从患者（有某种症状和没有症状）检验过的数千生物标记中识别出些生物标记来预测是否患有该症状。
预测变量筛选不同于响应筛选。响应筛选一次检验一个作为响应预测变量的因子。预测变量筛选使用 Bootstrap 森林法分割来评估预测变量对响应的贡献。针对多个预测变量构造分割模型。预测变量筛选可以标识这样的预测变量：它们单独存在时可能很弱但是与其他预测变量结合时变得很强。请参见“响应筛选”。
图 25.1 “预测筛选”报表的示例
目录
“预测变量筛选”平台概述
预测变量筛选的示例
启动“预测变量筛选”平台
“预测变量筛选”报表
“预测变量筛选”平台选项
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