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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 20.2 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，您的结果可能与图 20.2中的结果略有不同。 请参见第 99 页的“Bootstrap 森林”。
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。