Nó discriminante

A análise discriminante constrói um modelo preditivo para associação ao grupo. O modelo é composto por uma função discriminante (ou, para mais de dois grupos, um conjunto de funções discriminantes) baseada em combinações lineares das variáveis preditoras que proporcionam a melhor discriminação entre os grupos. As funções são geradas a partir de uma amostra de casos para os quais a associação ao grupo é conhecida; as funções podem então ser aplicadas a novos casos que possuem medidas para as variáveis preditoras, mas possuem associação de grupo desconhecida.

Exemplo, Uma empresa de telecomunicações pode utilizar a análise discriminante para classificar clientes em grupos com base nos dados de uso. Isso permite que eles classifiquem clientes em potencial e visem aqueles que têm maior probabilidade de fazer parte dos grupos mais valiosos.

Requisitos. Um ou mais campos de entrada e exatamente um campo de destino são necessários. O alvo deve ser um campo categórico (com um nível de medição de Flag ou Nominal) com armazenamento string ou inteiro. (O armazenamento pode ser convertido usando um nó Preenchimento ou Derivar, se necessário.) Campos configurados para Both ou None são ignorados. Os campos utilizados no modelo devem ter seus tipos totalmente instanciados.

Fortes. A análise discriminante e a Regressão Logística são modelos de classificação adequados. No entanto, a análise discriminante faz mais suposições sobre os campos de entrada, por exemplo, eles normalmente são distribuídos e devem ser contínuos, e fornecerão melhores resultados se esses requisitos forem atendidos, especialmente se o tamanho da amostra for pequeno.