週間の勤務時間が与えられた個人の給与カテゴリを予測するモデルを考えます。フォレストに学習をさせることができます。弱学習器として使用します。指定し、このオブジェクトを弱学習器として使用します。観測値を並べ替えることにより、予測子の重要度の尺度を推定します。棒グラフを使用して推定を比較します。大きい値は、予測子が予測に与える影響が大きいことを示します。週間の勤務時間が与えられた個人の給与カテゴリを予測するモデルを考えます。使用して、カテゴリカル変数で表現されるカテゴリの個数を表示します。カテゴリカル変数よりも連続予測子が分割されます。フォレストに学習をさせます。偏りの無い木を成長させるため、予測子の分割に曲率検定を使用するよう指定します。データには欠損値が含まれているので、代理分岐を使用するよう指定します。観測値を並べ替えることにより、予測子の重要度の尺度を推定します。並列計算を実行します。6).棒グラフを使用して推定を比較します。これらの結果を予測子の重要度の推定の結果と比較します。応答の予測においてモデル内の予測子変数がどの程度影響を与えるかを測ります。この測定値が大きいほど、予測子の影響が大きくなります。ある予測子が予測に影響を与える場合、その予測子の値を並べ替えるとモデルの誤差に影響があるはずです。ある予測子が予測に影響を与えない場合、その予測子の値を並べ替えてもモデルの誤差にはほとんどまたはまったく影響がないはずです。予測子の重要度の値を推定するプロセスは、以下のようになります。ついて、以下を行います。