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Use Regressão CART® para produzir uma árvore de decisão com uma resposta contínua com muitas variáveis preditoras contínuas e categóricas. Regressão CART® ilustra padrões e relações importantes entre uma resposta contínua e preditores importantes dentro de dados altamente complicados sem usar métodos paramétricos.
Regressão CART® oferece 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 gerente de banco quer identificar clientes potenciais que tenham taxas de resposta mais altas para iniciativas específicas.
Para uma introdução mais completa à metodologia CART®, veja Breiman, Friedman, Olshen e Stone (1984)1.
Para criar uma árvore de regressão, escolha .
Se você tem uma variável resposta categórica, use Classificação CART®.
Para tentar melhorar o ajuste da árvore, o Minitab oferece Regressão TreeNet® e Regressão Random Forests®analisa com o Módulo de análise preditiva. Clique aqui saber mais sobre como ativar o módulo.
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