概要

IBM SPSS Decision Treesを使用すると、より正確なグループ特定、グループ間の関係の発見、将来の事象の予測が可能になります。高度に視覚化された分類ツリーとデシジョン・ツリー(決定木)に、分類別の結果を直感的に理解できる方法で表示するため、専門的な知識がない人に対しても分析結果をわかりやすく説明できます。このモジュールでは、区分化、層化、予測、データの縮約、変数のスクリーニング、交互作用の特定、カテゴリー結合、連続変数の離散化のための分類モデルを作成できます。

視覚的なツリーによって関連性を発見

データを枝(ブランチ)や葉(ノード)で表示する極めて視覚的なツリーを作成して、結果を探索して、モデルの流れを判別できます。

4つのツリー成長アルゴリズムから選択

CHAID、Exhaustive CHAID、C&RT、QUESTの各種アルゴリズムを試して、データに最適なものを検出できます。

データの詳細を調査

ツリー図を使用してグループをさらに分析し、データの特定のサブセットを識別することで、さらなる洞察を得られます。

変数の新規作成

ターミナル・ノード番号、予測値、予測確立など、ツリーから得られる情報をデータの新しい変数として保存できます。

主要な機能

  • ツリー分類モデル
  • 検証と分析
  • 評価機能
  • エクスポート機能
  • CHAIDアルゴリズム
  • Exhausted CHAIDアルゴリズム
  • Classification and regression tree(C&RT)アルゴリズム
  • QUESTアルゴリズム

クラウド上のセキュリティーとプライバシー

  • IBMは、企業がIBMのクラウド・オファリングを使用するにあたり、セキュリティー、プライバシー、リスクのレベルを損なわずに、変化するビジネス・ニーズに合わせて迅速に適応できるよう努めます。

    IBMクラウド・セキュリティーの詳細を見る

製品イメージ

ツリー分類モデル
ツリー分類モデル
検証と分析
検証と分析
評価機能
評価機能
エクスポート機能
エクスポート機能
CHAIDアルゴリズム
CHAIDアルゴリズム
Exhausted CHAIDアルゴリズム
Exhausted CHAIDアルゴリズム
Classification and regression treeアルゴリズム
Classification and regression treeアルゴリズム

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