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分割模型
使用决策树进行数据探索和建模
“分割”平台根据预测变量和响应值之间的关系将数据递归分割,从而创建决策树。分割算法搜索预测变量的所有可能的拆分以最好地预测响应。以递归方式进行数据的这些拆分(或
分割
)以形成决策规则树。继续拆分直到得到所需的拟合。分割算法从大量可能的拆分方式中选择最佳拆分,使之成为强大的建模和数据发现工具。
决策树的示例
目录
“分割”平台概述
“分割”平台的示例
启动“分割”平台
“分割”报表
控制按钮
分类响应的报表
连续响应的报表
“分割”平台选项
显示拟合详细信息
指定收益矩阵
“决策矩阵”报表
信息性缺失
“预测值-实际值”图
ROC 曲线
提升曲线
节点选项
验证
K 重交叉验证
分割的其他示例
连续响应的示例
信息性缺失的示例
“收益矩阵”报表和“决策矩阵”报表的示例
统计详细信息
响应和因子
拆分准则
“决策树”和“Bootstrap 森林法”中的预测概率