欧美贵妇办公室高跟鞋,国产精品爽爽ⅴ?在线观看,国产精品自在

整理決策樹以撰寫論文：Minitab中的預(yù)測分析和根本原因分析

翻譯|行業(yè)資訊|編輯：況魚杰|2020-05-11 14:12:43.490|閱讀 1174 次

概述：隨著我們從流程中收集越來越多的觀測數(shù)據(jù)，我們可能需要新的工具來提供有意義的見解。您可以將現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)工具一起添加，以分析，改善和控制您的流程。讓我們看一個(gè)以二進(jìn)制邏輯回歸開始，以分類和回歸樹（CART?）結(jié)尾的示例。

# 界面/圖表報(bào)表/文檔/IDE等千款熱門軟控件火熱銷售中 >>

相關(guān)鏈接：

隨著我們從流程中收集越來越多的觀測數(shù)據(jù)，我們可能需要新的工具來提供有意義的見解。您可以將現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)與傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)工具一起添加，以分析，改善和控制您的流程。讓我們看一個(gè)以二進(jìn)制邏輯回歸開始，以分類和回歸樹（CART®）結(jié)尾的示例。

編者注：該文章的早期版本顯示了Salford Predictive Modeler中的CART，已于2018年3月發(fā)布。我們對其進(jìn)行了更新，以在Minitab的最新版本中顯示CART。

更多新功能可下載Minitab 19使用！

點(diǎn)擊立即下載Minitab

尋找紙漿漂白過程中過度變化的根本原因

blog-trimming-decision-trees-1-pie-chart

在我們的示例中，我們看到產(chǎn)品中有2.9％存在缺陷。要開始查看此過程中出現(xiàn)不可接受百分比缺陷的根本原因，您可以從Minitab中的Binary Logistic回歸開始，其中響應(yīng)變量可以觀察值是否存在缺陷。不幸的是，對于這些數(shù)據(jù)，下面殘差圖中的瘋狂模式表明二進(jìn)制logistic回歸模型可能不夠充分。

blog-trimming-decision-trees-2-deviance-residual-plots-pulp-defects

CART方法

CART是一種決策樹算法，通過創(chuàng)建一組是/否規(guī)則進(jìn)行工作，這些規(guī)則根據(jù)預(yù)測變量（X）的設(shè)置將響應(yīng)（Y）變量分為多個(gè)分區(qū)。使用Minitab中的CART功能之后，發(fā)現(xiàn)預(yù)測變量之一——放電pH是造成缺陷的重要因素。

blog-trimming-decision-trees-3-zoom-cart

如果排放pH <= 7.739，則估計(jì)的缺陷可能性相對較高（17.7％）。如果放電pH> 7.739，則幾乎沒有缺陷發(fā)生。

點(diǎn)擊可查看使用CART作為替代方法來分析分類調(diào)查數(shù)據(jù)

下面的Minitab圖說明了此規(guī)則起作用的原因。CART模型找到最能將Response = Pass與Response = Fail組區(qū)分開的變量和設(shè)置。在這里，該變量和設(shè)置是排出pH為7.739。

blog-trimming-decision-trees-4-graph-proving-cart-model

接下來可以繼續(xù)發(fā)展CART樹，以最終找到導(dǎo)致此過程中出現(xiàn)缺陷的更多設(shè)置組合。將問題縮小到至關(guān)重要的幾個(gè)X后，就可以放置控件以減少出現(xiàn)缺陷的機(jī)會。在這種情況下，完整的CART分類模型會確定放電pH和生產(chǎn)率的某些特定組合，這些組合會導(dǎo)致缺陷數(shù)量不成比例，如下圖所示。

blog-trimming-decision-trees-5-specific-combinations-graph