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JMP 3分钟玩转数据分析系列

基于JMP 14全新的3分钟玩转数据分析系列视频又和大家见面了!

本期我们的主题是:运用JMP进行决策树分析。

决策树

决策树,顾名思义,就是基于树结构来进行决策的,它采用自顶向下的贪婪算法,在每个结点选择分类的效果最好的属性对样本进行分类,然后继续这一过程,直到这棵树能准确地分类训练样本或所有的属性都已被使用过。

决策树分析的过程,就是我们不断认识事物的过程,当我们构造出一棵决策树,就意味着我们对于这一类事物总结出了识别模式,可以通过这些模式,我们就能将某一数据快速地推断出它所属的类别了。

JMP中的“分割”(决策树)平台可以帮助我们找到能够最好地预测输出变量(Y)变异的输入变量(Xs)的分隔或组。这种分割数据的过程是递归进行的,可以持续分割数据直到获得有用的结果。我们可以用如下方式中的任何一种来扩展分割数据的树形结构:Decision trees,Bootstrap forests、Boosted trees、K邻近或朴素Bayes,后4种仅在JMP Pro中具备。

作为最常见的机器学习的一种,决策树强大的统计方法可以帮助我们快速锁定影响良率(Yield)的关键输入因素,并交互式地探索当这些关键输入因素发生变化时,良率或其他关键质量指标的分布将如何发生相应变化;风险部门可通过决策树等各种统计分析建模方法,来识别各种影响风险的关键因素,帮助企业全面地了解在信用、运营和市场层面所面临的风险。

3分钟小视频在此,一起学起来吧!

以上就是本期的小视频分享。

对JMP感兴趣的小伙伴们,

也可下载30天免费试用版亲自练习:

http://t.cn/E20KWol

更多小视频陆续上线,节后即将上线!

最后,祝大家猪年吉祥,诸事顺利!

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20190201G0H8Q800?refer=cp_1026
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