验证

交叉验证(C)

交叉验证将样本分割为许多子样本（或样本群）。然后，生成树模型，并依次排除每个子样本中的数据。第一个树基于第一个样本群的个案之外的所有个案，第二个树基于第二个样本群的个案之外的所有个案，依此类推。对于每个树，估计其误分类风险的方法是将树应用于生成它时所排除的子样本。

• 最多可以指定 25 个样本群。该值越大，每个树模型中排除的个案数就越小。
• 交叉验证生成单个最终树模型。最终树经过交叉验证的风险估计计算为所有树的风险的平均值。

拆分样本验证

对于拆分样本验证，模型是使用训练样本生成的，并在延续样本上进行测试。

• 您可以指定训练样本大小（表示为样本总大小的百分比），或将样本拆分为训练样本和测试样本的变量。
• 如果使用变量定义训练样本和测试样本，则将变量值为 1 的个案指定给训练样本，并将所有其他个案指定给测试样本。该变量不能是因变量、权重变量、影响变量或强制的自变量。
• 您可以同时显示训练样本和测试样本的结果，或者仅显示测试样本的结果。
• 对于小的数据文件（个案数很少的数据文件），应该谨慎使用拆分样本验证。训练样本很小可能会导致很差的模型，因为在某些类别中，可能没有足够的个案使树充分生长。

验证决策树

此功能需要 SPSS® Statistics Professional Edition 或“决策树”选项。

1. 从菜单中选择：

   分析 > 分类 > 树...

2. 在“决策树”主对话框中，单击验证。
3. 选择交叉验证或拆分样本验证。