Decision Treesは、フル機能のSPSSトライアル版でテストしてください
IBM SPSS Decision Treesを使用すると、グループを識別し、グループ間の関係を発見し、将来のイベントを予測できます。
- 視覚的な分類と意思決定ツリーが特徴で、カテゴリ別の結果を提示し、技術者以外の聴衆に分析をより明確に説明するのに役立ちます。
- セグメンテーション、階層化、予測、データ削減、変数スクリーニングのための分類モデルを構築できます。
- 相互作用の識別、カテゴリの結合、連続変数の離散化のためのモデルを作成することができます。
このモジュールは、オンプレミスのIBM SPSS Statistics Professionalエディションと、サブスクリプション・プランのIBM SPSS ForecastingおよびDecision Treesアドオンに含まれています。
SPSS Decision Treesがビジネス ニーズをどのようにサポートできるかについて話し合う時間を計画してください。
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ターゲット変数の値を予測します。一連の決定ルールに基づいて、将来のオブザベーションを予測または分類できるようにする。
探索的分類分析用の検証ツールが含まれています。また、いくつかの方法のいずれかを使用してノードを表示することもできます。各ノードにターゲット変数、テーブル、またはその両方の棒グラフを表示します。
ゲイン集計表を視覚的に表現するための評価グラフを含む。最も高い (および最も低い) 寄与度によってセグメントを識別するためのゲイン グラフを提供します。
オブジェクトを任意の SPSS Statistics 出力形式にエクスポートできます。SQL で選択したセグメントを定義するルールを生成してデータベースをスコアリングするか、SPSS Statistics ファイルをスコアリングする構文を定義します。
データを迅速に探索し、望ましい結果に関してセグメントとプロファイルを構築する、高速で統計的な多元ツリー・アルゴリズム。
各予測子 (独立) 変数について考えられるすべての分割を検査する CHAID アルゴリズムの修正。
データを分割し、正確で同種のサブセットを生成する包括的なバイナリ ツリー アルゴリズム。
バイアスなしで変数を選択し、より正確な二分木を迅速かつ効率的に構築する統計アルゴリズム。
- オンプレミスの場合・プロフェッショナル・エディションを購入します。
- サブスクリプション・プランの場合：ForecastingおよびDecision Treesのアドオンを購入します。
- プロセッサー：2 GHz以上
- ディスプレイ：1024*768以上
- メモリ：4 GBのRAMが必要、8 GB以上のRAMを推奨
- ディスク・スペース：2GB以上