SPSS Statistics - Decision Trees

IBM SPSS Statistics - Decision Trees

Einfache Erkennung von Gruppen und Prognose von Ergebnissen

Mit IBM SPSS Decision Trees können Sie Gruppen besser erkennen, Beziehungen zwischen ihnen aufspüren und zukünftige Ereignisse prognostizieren. Dieses Modul umfasst visuell aussagekräftige Klassifikations- und Entscheidungsbäume, damit Sie kategoriale Ergebnisse auf intuitive Weise präsentieren und damit die kategoriale Analyse einem nicht technischen Publikum verständlicher erläutern können. Vier Algorithmen für den Baumaufbau (Tree-Growing Algorithms) geben Ihnen die Möglichkeit, verschiedene Arten auszuprobieren und diejenige zu finden, die am besten zu Ihren Daten passt.

Das Modul bietet spezielle Baumaufbauverfahren für die Klassifikation in der IBM SPSS Statistics-Umgebung. Dies sind folgende vier Algorithmen für den Baumaufbau:

• CHAID – ein schneller, statistischer Mehrweg-Baumalgorithmus, der Daten schnell und effizient untersucht sowie Segmente und Profile unter Berücksichtigung des gewünschten Ergebnisses erstellt
• Exhaustive CHAID – eine Abwandlung von CHAID, die alle möglichen Aufteilungen für jeden Prädiktor untersucht
• Klassifikations- und Regressionsbäume (C&RT) – ein vollständiger binärer Baumalgorithmus, der Daten partitioniert und genaue homogene Untergruppen erzeugt
• QUEST – ein statistischer Algorithmus, der Variablen ohne Verzerrung auswählt sowie schnell und effizient genaue binäre Bäume erstellt