IBM SPSS Decision Trees オプションの主要な機能

ツリー図の作成

多数の独立変数から従属変数を分類するツリー図を作成します。視覚的な条件分岐により、どのようなルールが購買や疾病に至りやすいかを分析できます。分析手法として、CHAID、Exhaustive CHAID、CRT、QUEST の4つが利用可能です。

ツリー・エディター

ツリー図は、拡大・縮小、方向、フォントや色の変更などのグラフィカルな編集に対応します。大規模データや多数の独立変数によって、ツリー図が一画面に収まらない場合、ツリーマップを使用することで、ツリー図の全体像を確認しながら解釈の作業を進めることが可能です。

CHAID
Chi-squared Automatic Interaction Detection

CHAIDは、カイ2乗検定を使用してデシジョン・ツリーを構築する分類方法で、多分岐の分類ツリーを構成します。有意な独立変数に基づいて、従属変数をツリーに分割し、分類ルールと予測ルールを構成します。

CRT
Classification and Regression Tree

CRT（）は、不純度に基づく手法で2分岐の分類ツリーを構成します。不純度は1つのカテゴリへの集中を測る統計量で、全て同じ値を持つターミナル・ノードは不純度が0になり、それ以上の分割は不要です。また、量的独立変数の分割点を探索する目的でも利用できます。

QUEST
Quick Unbiased Efficient Statistical Tree

QUEST（）は、仮説検定を用いた手法で、2分岐の分類ツリーを構成します。この手法は、2値に分類するために、判別分析やK-Meansクラスター分析が用いられます。従属変数は、質的データに限定されます。

誤分類コスト

誤分類コストにより、カテゴリ従属変数の分類の誤りに重みを設定できます。例えば、心臓疾患の高リスクを低リスクと誤分類することは、低リスクを高リスクと誤分類するコストよりもずっと高いはずです。誤分類コストは、高リスクに該当するケースの予測精度を改善します。

選択規則とスコアリング規則

選択規則や分類/予測規則をIBM SPSS Statistics のシンタックス、SQL、プレーンテキストの形式で生成できます。これらの規則は、外部ファイルに保存することができ、新しいケースの予測やスコアリングに活用するために用いられます。

SPSS Decision Treesを含む推奨構成

推奨パックCでは、線型回帰分析や因子分析やクラスター分析などの基本的な統計分析から、ロジスティック回帰や反復測定分散分析、決定木分析や欠損値の多重代入法など多くの分析手法が使用できるようになります。

推奨構成

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