Présentation pour CART® Regression

Utilisez CART® Regression pour créer un arbre de décision pour une réponse continue avec de nombreux prédicteurs de catégorie ou continus. CART® Regression illustre des schémas et des relations importants entre une réponse continue et des prédicteurs importants au sein de données très compliquées, sans utiliser de méthodes paramétriques.

CART® Regression fournit des informations pour un large éventail d'applications, y compris le contrôle de la qualité de fabrication, la découverte de médicaments, la détection des fraudes, l'évaluation de crédit et la prévision des résiliations. Utilisez les résultats pour identifier des variables importantes, pour identifier les groupes ayant des caractéristiques souhaitables dans les données et pour prédire les valeurs de réponse pour les nouvelles observations. Par exemple, le directeur d'une banque veut identifier les clients potentiels avec des taux de réponse plus élevés à des initiatives spécifiques.

CART® Regression est la seule méthodologie d'arbre de décision qui utilise le code original créé par de célèbres professeurs de l'université Stanford et de l'université de Californie à Berkeley. Bien que les arbres de décision avec divers algorithmes soient des outils populaires, la méthodologie CART® de production d'arbres de décision se distingue par ses fonctionnalités et ses performances. La méthodologie CART® est brevetée et comprend des améliorations provenant de décennies d'expérience avec des applications pratiques.

Pour une introduction plus complète de la méthodologie CART®, voir Breiman, Friedman, Olshen et Stone (1984)1.

Où trouver cette analyse ?

Pour créer un arbre de classification, sélectionnez Stat > Analyse prédictive > CART® Régression.

Quand utiliser une autre analyse ?

Si vous avez une variable de réponse de catégorie, utilisez CART® Classification.

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