Revisión general de CART® Regresión

Utilice CART® Regresión para crear un árbol de decisiones para una respuesta continua con muchos predictores categóricos o continuos. CART® Regresión ilustra patrones y relaciones importantes entre una respuesta continua y predictores importantes dentro de datos muy complicados, sin usar métodos paramétricos.

CART® Regresión proporciona información para una amplia gama de aplicaciones, incluido el control de calidad de fabricación, el descubrimiento de fármacos, la detección de fraudes, la puntuación de crédito y la predicción de abandonos. Utilice los resultados para identificar variables importantes, para identificar grupos en los datos con características deseables y para pronosticar valores de respuesta para nuevas observaciones. Por ejemplo, un gerente de banco desea identificar clientes potenciales que tienen tasas de respuesta más altas a iniciativas específicas.

CART® Regresión es la única metodología de árbol de decisión que utiliza el código original de profesores de renombre mundial de la Universidad de Stanford y la Universidad de California en Berkeley. Mientras que los árboles de decisión con varios algoritmos son herramientas populares, la metodología CART® de producción de árboles de decisión se distingue a través de sus características y rendimiento. La metodología CART® sigue siendo propietaria e incluye mejoras de décadas de experiencia con aplicaciones prácticas.

Para una introducción más completa a la metodología CART®, véase Breiman, Friedman, Olshen and Stone (1984)1.

Dónde encontrar este análisis

Para crear un árbol de clasificación, elija Estadísticas > Análisis predictivo > CART® Regresión.

Cuándo utilizar un análisis alternativo

Si tiene una variable de respuesta categórica, utilice Cart® Clasificación.

1 Breiman, Friedman, Olshen y Stone. (1984). Classification and Regression Trees. Boca Raton, Florida: Chapman & Hall/CRC.
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