Nó Árvore do AS

O nó Tree-AS pode ser usado com dados em um ambiente distribuído. Com este nó, é possível escolher construir árvores de decisão usando um modelo CHAID ou CHAID Exaustivo.

CHAID, ou Chi-squared Automatic Interaction Detection, é um método de classificação para construir árvores de decisão usando estatísticas de qui-quadrado para identificar divisões ideais.

Primeiro o CHAID examina as tabulações cruzadas entre cada um dos campos de entrada e o resultado, e os testes de significância usando um teste de independência qui-quadrado. Se mais de uma dessas relações for estatisticamente significativa, o CHAID selecionará o campo de entrada mais significativo (menor valor de p). Se uma entrada tiver mais de duas categorias, elas serão comparadas e as categorias que não mostrarem nenhuma diferença no resultado serão reduzidas juntas. Isso é feito ao unir sucessivamente o par de categorias que mostrarem a diferença menos significativa. Esse processo de mesclagem de categoria para quando todas as categorias restantes diferirem no nível de teste especificado. Para campos de entrada nominal, quaisquer categorias podem ser mescladas e, para um conjunto ordinal, apenas categorias contínuas podem ser mescladas.

O Exhaustive CHAID é uma modificação do CHAID que executa uma tarefa mais completa de examinar todas as divisões possíveis para cada preditor, mas leva mais tempo para calcular.

Requisitos. Os campos de destino e de entrada podem ser contínuos ou categóricos e os nós podem ser divididos em dois ou mais subgrupos em cada nível. Todos os campos ordinais utilizados no modelo devem ter armazenamento numérico (não sequência de caracteres). Se necessário, use o nó Reclassificar para convertê-los.

Fortes. O CHAID pode gerar árvores não binárias, significando que algumas divisões possuem mais de duas ramificações. Isso, portanto, tende a criar uma árvore mais larga do que os métodos de crescimento binários. O CHAID funciona para todos os tipos de entradas e aceita ambas ponderações de caso e variáveis de frequência.