O IBM® SPSS® Decision Trees permite que você identifique grupos, descubra relacionamentos entre eles e preveja eventos futuros. Ele apresenta classificação visual e árvores de decisão para ajudá-lo a apresentar resultados categóricos e explicar mais claramente a análise para públicos não técnicos. Crie modelos de classificação para segmentação, estratificação, previsão, redução de dados e triagem de variáveis.Além disso, você pode criar modelos para identificação de interações, fusão de categorias e discretização de variáveis contínuas.
Este módulo está incluído na edição SPSS Statistics Professional para instalações locais e no complemento de previsão e árvores de decisão para planos de assinatura.
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Classifica casos em grupos ou prevê valores de uma variável de destino com base em valores de variáveis preditoras.Permite que você preveja ou classifique observações futuras com base em um conjunto de regras de decisão.
Inclui ferramentas de validação para análise de classificação exploratória. Você também pode visualizar nós usando um dos vários métodos: mostrar gráficos de barras de variáveis de destino, tabelas ou ambos em cada nó.
Inclui gráficos de avaliação para permitir a representação visual das tabelas de sumarização de ganhos.Fornece um gráfico de ganhos para identificar segmentos por contribuição mais alta (e mais baixa).
Permite que você exporte objetos para qualquer formato de saída do SPSS Statistics.Gere regras que definem segmentos selecionados em SQL para pontuar bancos de dados ou definir sintaxe para pontuar arquivos do SPSS Statistics.
Um algoritmo de árvore multidirecional rápido e estatístico que explora dados rapidamente e cria segmentos e perfis com relação ao resultado desejado.
Uma modificação do algoritmo CHAID que examina todas as divisões possíveis para cada variável preditora (independente).
Explore a lista completa de recursos nesse módulo e compare os recursos incluídos em todas as edições do SPSS Statistics.
Um algoritmo de árvore binária abrangente que particiona dados e produz subconjuntos homogêneos precisos.
Um algoritmo estatístico que seleciona variáveis sem viés e constrói árvores binárias mais precisas de forma rápida e eficiente.
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- Processador: 2 GHz ou mais rápido
- Exibição: 1024*768 ou superior
- Memória: 4 GB de RAM necessários, 8 GB de RAM ou mais recomendados
- Espaço em disco: 2 GB ou mais