の概要 カート®分類

カート®分類 を使用して、多くのカテゴリまたは連続的な予測変数を用いた、2値または多項のカテゴリ応答の決定木を生成します。 カート®分類 はパラメトリックな手法を使用せずに、非常に複雑なデータ内のカテゴリ応答と重要な予測変数との間の重要なパターンと関係を示します。

カート®分類 は製造品質管理、創薬、不正検出、クレジットスコアの算出、解約予測など、幅広い応用に関する洞察を提供します。この結果を使用して、重要な変数を識別し、望ましい特性をもつデータ内のグループを識別し、新しい観測値の応答値を予測します。たとえば、ある市場調査員は、 カート®分類 を使用して、特定の戦略に対する反応率が高い顧客を特定し、その反応率を予測します。

カート®分類 はスタンフォード大学とカリフォルニア大学バークレー校の世界的に有名な教授の元のコードを使用する唯一の決定木の方法論です。さまざまなアルゴリズムを使用する決定木は一般的なツールですが、CART®の決定木の生成方法は、その機能とパフォーマンスにより際立っています。CART®の方法論は、独自のものであり、実用的な応用での数十年の経験からの機能強化が含まれています。

CART®の方法論の詳細については、Breiman, Friedman, Olshen and Stone (1984)を参照してください。1.

この分析の場所

カート®分類を実行するには、統計 > 予測分析 > CART® 分類を選択します。

代替の分析を使用する場合

連続応答変数の場合は、カート®回帰を使用します。

1 Breiman, Friedman, Olshen & Stone.(1984).Classification and Regression Trees.Boca Raton, Florida:Chapman & Hall/CRC.
本サイトを使用すると、分析およびコンテンツのカスタマイズのためにクッキーが使用されることに同意したことになります。  当社のプライバシーポリシーをご確認ください