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模型比较的示例
本节提供了一个使用“模型比较”平台的示例。该示例使用人口统计数据来构建住房价格中位数的模型， 同时比较回归模型和 Bootstrap 森林法模型。
首先选择帮助 > 样本数据库并打开 Boston Housing.jmp。
创建验证列
1.
创建名为验证的列。
2.
在“列信息”窗口中，从“初始化数据”列表中选择随机。
3.
选择随机指示符单选按钮。
4.
点击确定。
指定了 0 值的行是训练集。指定了 1 值的行是验证集。
创建回归模型并将预测公式保存至列
1.
选择分析 > 拟合模型。
2.
选择中位数并点击 Y。
3.
选择其他列（验证除外）并点击添加。
4.
在“特质”列表中选择逐步。
5.
选择验证并点击验证。
6.
点击运行按钮。
7.
从“停止规则”列表中选择 p 值阈值。
8.
点击执行按钮。
9.
点击运行模型按钮。
“拟合组”报表随即显示，图 10.2中显示了该报表的一部分。
10.
通过选择“响应”旁红色小三角菜单上的保存列 > 预测公式，将预测公式保存至列。
图 10.2 “拟合模型”报表
创建 Bootstrap 森林法模型并将预测公式保存至列
1.
选择分析 > 预测建模 > 分割。
2.
选择中位数并点击 Y，响应。
3.
选择其他列（验证除外）并点击 X，因子。
4.
选择验证并点击验证。
5.
从“方法”列表中选择 Bootstrap 森林法。
6.
点击确定。
7.
选中提前停止复选框。
8.
选中在数个项数下进行多个拟合复选框。
9.
点击确定。
“Bootstrap 森林法”报表随即显示，图 10.3中显示了该报表的一部分。
10.
通过选择“Bootstrap 森林法”红色小三角菜单上的保存列 > 保存预测公式，将预测公式保存至列。
图 10.3 Bootstrap 森林法模型
比较模型
1.
选择分析 > 预测建模 > 模型比较。
2.
选择这两个预测公式列并点击 Y，预测变量。
3.
选择验证并点击分组。
4.
点击确定。
“模型比较”报表随即显示（图 10.4）。
注意：由于随机分配训练行和验证行，您的结果会有所不同。
图 10.4 “模型比较”报表
构建模型使用的是训练集中的行，所以“验证”=0 对应的 R 方统计量可能会有些虚高。在这种情况下，统计量不能代表模型的预测能力。这对于 Bootstrap 森林法模型尤其如此。
因此使用“验证”=1 对应的统计量来比较模型。在这种情况下，Bootstrap 森林法模型的预测能力比回归模型好。
5.
点击“模型比较”旁边的红色小三角，然后选择“刻画器”。
图 10.5 所有模型的“预测刻画器”
预测刻画器支持您比较不同模型中每个因子的影响。当比较不同类型的模型（比如在此比较的回归模型和分割模型）时，该刻画器尤其有用。
Related Information 
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《拟合线性模型》手册中的“模型规格”
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第 65 页的“分割模型”一章