スポットライト

ツリー分類モデル

ケースをグループに分類するか、予測子変数の値に基づいて目的変数の値を予測します。一連の決定基準に基づいて将来の観測を予測または分類できます。

検証と分析

探索分類分析のための検証ツールを組み込んでいます。複数の方法のいずれかで、目的変数の棒グラフ、表、あるいは両方を各ノード内に表示できます。

評価機能

利益要約表のビジュアル表示が可能な評価グラフを組み込み、最高(最低)の貢献度で区分を識別するための利益チャートを組み込んでいます。

エクスポート機能

オブジェクトをSPSS Statistics出力形式にエクスポートできます。データベースにスコアを付けるために、SQLで選択された区分を定義するルールを生成、またはSPSS Statisticsのファイルにスコアを付けるための構文を定義することができます。

CHAIDアルゴリズム

データを高速に探索し、目的とする結果を得るための区分とプロファイルを構築する、高速で統計的な多分木(マルチウェイ・ツリー)アルゴリズムです。

Exhausted CHAIDアルゴリズム

CHAIDアルゴリズムの修正版で、予測変数ごとに可能なすべての分岐を調べます。

Classification and regression tree(C&RT)アルゴリズム

完全な二分木(バイナリー・ツリー)アルゴリズムで、データを分割し、同質のサブセットを正確に作成します。

QUESTアルゴリズム

偏り(バイアス)なく変数を選択する統計アルゴリズムで、二分木を高速かつ効率的に作成します。

技術的詳細

ソフトウェア要件

IBM SPSS Decision Treesには、有効なIBM SPSS Statistics Baseのライセンスが必要です。

  • 前提条件: IBM SPSS Statistics

ハードウェア要件

  • プロセッサー: 2GHz以上
  • モニター: 1024*768以上
  • メモリー: 4GBのRAMが必要、8GB以上のRAMを推奨
  • ディスク容量: 2GB以上

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