使用JMP进行决策树分析实例

如何使用JMP进行决策树分析

JMP中的分割平台让您可以从众多输入值（X）中找到截断点或分组依据，进而准确地预测输出值（Y）中的变化。X和Y都可以是分类或连续数据。通过找到适合的X值和该X值中适合的分组依据或截断点来分割数据是一个递归的过程- 您可以持续查找，直到找到一个有用的拟合。结果将自动以树的方式呈现，您还可得到有关哪个X对解释Y变异作用最大的重要信息。

即使存在缺失值，树也是稳健的，而且树可以容纳X之间的各种联合效应。您可使用决策树、自助法森林（仅限JMP Pro）或提升树（仅限JMP Pro）来完善树。请注意，简单决策树可能无法很好地推广到新数据，因此如果需要预测功能，应当使用JMP Pro。

源数据准备

开启JMP软件,准备骨骼与性别等相关性的分析数据

2. 分析

2.1 选择菜单栏Analyze-->Modeling-->Partition

进入决策树分析模型

2.2 设置X,Y

按如下设置X,Y 并点击"OK"

2.3 生成初始的分布图

2.3 逐步拆分

点击图中的"Split"进行拆分,并选择下拉中的"Split Best",选择最佳拆分

2.4 按照上一步持续"Split"

最终拆分结果(均无法继续拆分后的结果):