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。

图 4.1 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

分割的更多示例

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

“分割”平台的统计详细信息

响应和因子

拆分准则

“决策树”和“Bootstrap 森林法”中的预测概率