spss 의사결정나무 예제

IBM SPSS 의사 결정 트리 다이어그램, 테이블 및 그래프는 쉽게 해석할 수 있습니다. 고도로 시각적인 트리를 사용하여 현재 데이터에 숨겨져 있는 관계를 검색합니다(왼쪽). 트리 모델 결과를 사용하여 IBM SPSS 통계에서 직접 사례를 점수매기. IBM SPSS 의사 결정 트리를 사용하면 결과를 탐색하고 모델이 어떻게 흐르는지 시각적으로 확인할 수 있습니다. 이렇게 하면 보다 전통적인 통계를 사용하여 발견하지 못할 수 있는 특정 하위 그룹 및 관계를 찾을 수 있습니다. 이 모듈에는 4개의 설정된 트리 성장 알고리즘이 포함되어 있습니다. 의사 결정 트리 분석은 대상과 가장 밀접한 관련이 있는 예측 변수를 나타내기 때문에 인기 있는 모델입니다. 의사 결정 트리의 목적은 일련의 이벤트를 모델링하고 결과에 미치는 영향을 살펴보는 것입니다. 이 유형의 모델은 다양한 시나리오를 기반으로 조건부 확률 집합을 계산합니다. IBM SPSS 의사 결정 트리는 IBM SPSS 통계 환경 내에서 전적으로 분류를 위한 특수 트리 구축 기술을 제공합니다. 여기에는 그룹 및 하위 그룹을 식별해야 하는 경우 IBM SPSS 의사 결정 트리를 사용하는 네 가지 설정된 트리 성장 알고리즘이 포함되어 있습니다. 응용 프로그램에는 다음이 포함됩니다: IBM SPSS 의사 결정 트리 모듈을 사용하면 그룹을 더 잘 식별하고, 그룹 간의 관계를 검색하고, 향후 이벤트를 예측할 수 있습니다.

이 블로그에서는 CHAID 분석을 사용하여 간단한 예측 모델을 만드는 방법과 의사 결정 트리 결과를 해석하는 방법을 자세히 설명합니다. 이 예제에서는 두 가지 범주예가 있는 학생 등록을 예측합니다. 모든 것이 잘되면 황금 덩어리를 얻을 것이다. 너겟을 두 번 클릭하여 결과를 확인합니다. 뷰어에 이러한 규칙을 표시하고 나중에 개별 및 새 서비스 케이스에 대한 예측을 위해 외부 파일에 저장할 수 있습니다. 결과를 사용하여 다른 데이터 파일의 점수를 매기려면 트리 모델의 정보를 데이터에 직접 작성하거나 IBM SPSS 통계 서버에서 사용할 XML 모델을 만들 수 있습니다. Jon은 2009년부터 eCapital Advisors에서 오라클 팀의 일원으로 활동해 왔으며, 조직 내에서 비즈니스 가치를 높이기 위해 이 기술을 적용하는 방법을 고객과 팀원에게 교육하고 가르치는 데 열정적입니다. 하이페리온 계획 및 Essbase 모두에서 오라클 공인 전문가인 Jon은 EPM 프로젝트 납품 및 관리 형 서비스의 기술적 측면을 감독합니다.