Visão geral para CART® classificação

Use CART® classificação para criar uma árvore de decisão para uma resposta categórica binomial ou multinomial com muitos preditores categóricos ou contínuos. O CART® classificação ilustra padrões e relações importantes entre uma resposta categórica e preditores importantes dentro de dados altamente complicados sem usar métodos paramétricos.

CART® classificação fornece insights para uma grande variedade de aplicações, incluindo controle de qualidade de fabricação, descoberta de drogas, detecção de fraudes, pontuação de crédito e predição de rotatividade. Use os resultados para identificar variáveis importantes, identificar grupos nos dados com características desejáveis e predizer os valores de resposta para novas observações. Por exemplo, um pesquisador de mercado pode usar CART® classificação para identificar clientes que têm taxas de resposta mais altas a iniciativas específicas e prever essas taxas de resposta.

CART® classificação é a única metodologia de árvore de decisão que usa o código original de professores de renome mundial da Universidade de Stanford e da Universidade da Califórnia em Berkeley. Enquanto as árvores de decisão com vários algoritmos são ferramentas populares, a metodologia CART®, voltada à produção de árvores de decisão, distingue-se por suas características e seu desempenho. A metodologia CART® permanece proprietária e inclui aprimoramentos de décadas de experiência com aplicações práticas.

Para obter uma introdução mais completa da metodologia CART®, veja Breiman, Friedman, Olshen e Stone (1984)1.

Onde encontrar essa análise

Para realizar um CART® classificação, escolha Estat > Análise Preditiva > CART® Classificação.

Quando usar uma análise alternativa

Se você tem uma variável resposta contínua, use CART® regressão.

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