Use Classificação CART® para criar uma árvore de decisão para uma resposta categórica binomial ou multinomial com muitos preditores categóricos ou contínuos. O Classificação CART® ilustra padrões e relações importantes entre uma resposta categórica e preditores importantes dentro de dados altamente complicados sem usar métodos paramétricos.
Classificação CART® 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 Classificação CART® para identificar clientes que têm taxas de resposta mais altas a iniciativas específicas e prever essas taxas de resposta.
Classificação CART® 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.
Para realizar um Classificação CART®, escolha .
Se você tem uma variável resposta contínua, use Regressão CART®.