TreeNet^® 分類で適合モデルおよび主要な予測変数を検出のデータを入力する

予測分析モジュール > TreeNet®分類 > 適合モデル

予測分析モジュール > TreeNet®分類 > 主要な予測変数を検出

使用するデータに最も当てはまるオプションを選択します。

2値応答

カテゴリー応答データに合格と不合格などの2つのカテゴリーがある場合は、以下のステップを実行します。

ドロップダウンリストから2値応答を選択します。
応答に、2値応答を含む列を入力します。値は数値またはテキストの場合があります。
応答事象で、分析で詳述する事象を選択します。デフォルトでは、2番目の応答水準が応答事象として選択されます。応答事象を変更してもモデルは影響を受けず、結果をより意味のあるものにすることができます。
連続予測変数に、応答の変化を説明または予測する可能性がある連続変数を入力します。連続予測変数は数値を使用する必要があります。
カテゴリ予測変数に、応答の変化を説明または予測する可能性があるカテゴリ変数を入力します。カテゴリ予測変数には、テキストまたは数値を使用できます。

このワークシートでは、購入は2値応答であり、消費者は新しいブランドのシリアル製品を購入したかどうかを示します。応答事象ははいです。収入と子供は連続予測変数です。店舗と広告を見たはカテゴリ予測変数です。

ワークシートの最初の行は、消費者が新しいブランドのシリアルを購入したことを示しています。この消費者は、37000ドルの収入があり、店舗Aで購入し、子供が1人いて、シリアルの広告を見ました。

カテゴリ応答変数にセダン、トラック、SUVなどのカテゴリが 3 つ以上ある場合は、次の手順を実行します。

このワークシートでは、目標がローン申請者が低リスク、中リスク、高リスクのいずれであるかを示す多項応答です。収入とカード枚数は連続予測変数です。配偶者の有無はカテゴリ予測変数です。

ワークシートの最初の行は、低リスク申請者の収入が2399 で、3枚のクレジットカードをもち、独身であることを示しています。