Öne çıkan özellikler

Ağaç sınıflandırma modeli

Senaryoları gruplara ayırır ya da tahmin değişkenlerinin değerlerine göre hedef değişkenin değerlerini tahmin eder. Bir dizi karar kuralına dayalı olarak gelecekteki gözlemleri tahmin etmenizi ya da sınıflandırmanızı sağlar.

Doğrulama ve analiz

Açıklayıcı sınıflandırma analizi için doğrulama araçları içerir. Ayrıca birkaç farklı yöntemden birini kullanarak düğümleri görüntüleyebilirsiniz: her düğümde, hedef değişkenlerin veya tabloların ya da her ikisinin çubuk grafiklerini gösterebilirsiniz.

Değerlendirme özellikleri

Kazanç özeti tablolarının gösterimini sağlayacak değerlendirme grafikleri ile en yüksek (ve en düşük) katkıya göre segmentleri tanımlamak üzere bir kazanç grafiği içerir.

Dışa aktarma yetenekleri

Nesneleri herhangi bir SPSS Statistics çıktı biçimine aktarmanızı sağlar. Veritabanlarını puanlamak için SQL'de seçili segmentleri tanımlayan kurallar oluşturun ya da SPSS Statistics dosyalarını puanlamak için sözdizimi tanımlayın.

CHAID algoritması

Verileri hızla keşfeden ve istenen sonuca göre bölümler ve profiller oluşturan hızlı, istatistiksel, çok yönlü, ağaç yapılı algoritma.

Exhausted CHAID algoritması

CHAID algoritmasının, her tahmin (bağımsız) değişkeni için olası tüm parçaları inceleyen, değişik bir versiyonu.

Sınıflandırma ve regresyon ağacı algoritması

Verileri bölümlendiren ve doğru türdeş alt kümeler oluşturan, kapsamlı ikili ağaç algoritması.

QUEST algoritması

Sapma içermeyen değişkenleri seçen ve daha doğru ikili ağaçları hızlı ve etkin bir şekilde oluşturan istatistiksel bir algoritmadır.

Teknik ayrıntılar

Yazılım gereksinimleri

IBM SPSS Decision Trees, geçerli bir IBM SPSS Statistics Base lisansı gerektirir.

  • Önkoşul: IBM SPSS Statistics

Donanım gereksinimleri

  • İşlemci: 2 GHz ya da daha hızlı
  • Ekran: 1024*768 ya da daha yüksek
  • Bellek: 4 GB RAM gerekli, 8 GB RAM ya da üstü önerilir
  • Disk alanı: 2 GB ya da daha fazla

İşleyişini göster

Satın alın ve başlayın