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SPSS分類分析：決策樹
2017-11-02
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SPSS分類分析：決策樹

一、決策樹（分析-分類-決策樹）

“決策樹”過程創(chuàng)建基于樹的分類模型。它將個案分為若干組，或根據(jù)自變量（預(yù)測變量）的值預(yù)測因變量（目標(biāo)變量）的值。此過程為探索性和證實(shí)性分類分析提供驗(yàn)證工具。

1、分段。確定可能成為特定組成員的人員。

2、層次。將個案指定為幾個類別之一，如高風(fēng)險組、中等風(fēng)險組和低風(fēng)險組。

3、預(yù)測。創(chuàng)建規(guī)則并使用它們預(yù)測將來的事件，如某人將拖欠貸款或者車輛或住宅潛在轉(zhuǎn)售價值的可能性。

4、數(shù)據(jù)降維和變量篩選。從大的變量集中選擇有用的預(yù)測變量子集，以用于構(gòu)建正式的參數(shù)模型。

5、交互確定。確定僅與特定子組有關(guān)的關(guān)系，并在正式的參數(shù)模型中指定這些關(guān)系。

6、類別合并和連續(xù)變量離散化。以最小的損失信息對組預(yù)測類別和連續(xù)變量進(jìn)行重新碼。

7、示例。一家銀行希望根據(jù)貸款申請人是否表現(xiàn)出合理的信用風(fēng)險來對申請人進(jìn)行分類。根據(jù)各種因素（包括過去客戶的已知信用等級），您可以構(gòu)建模型以預(yù)測客戶將來是否可能拖欠貸款。

二、增長方法（分析-分類-決策樹）

1、CHAID.卡方自動交互檢測。在每一步，CHAID選擇與因變量有最強(qiáng)交互作用的自變量（預(yù)測變量）。如果每個預(yù)測變量的類別與因變量并非顯著不同，則合并這些類別。

2、窮舉CHAID.CHAID的一種修改版本，其檢查每個預(yù)測變量所有可能的拆分。

3、CRT.分類和回歸樹。CRT將數(shù)據(jù)拆分為若干盡可能與因變量同質(zhì)的段。所有個案中因變量值都相同的終端節(jié)點(diǎn)是同質(zhì)的“純”節(jié)點(diǎn)。

4、QUEST.快速、無偏、有效的統(tǒng)計(jì)樹。一種快速方法，它可避免其他方法對具有許多類別的預(yù)測變量的偏倚。只有在因變量是名義變量時才能指定QUEST。

三、驗(yàn)證（分析-分類-決策樹-驗(yàn)證）

1、交叉驗(yàn)證：交叉驗(yàn)證將樣本分割為許多子樣本（或樣本群）。然后，生成樹模型，并依次排除每個子樣本中的數(shù)據(jù)。第一個樹基于第一個樣本群的個案之外的所有個案，第二個樹基于第二個樣本群的個案之外的所有個案，依此類推。對于每個樹，估計(jì)其誤分類風(fēng)險的方法是將樹應(yīng)用于生成它時所排除的子樣本。

1.1、最多可以指定25個樣本群。該值越大，每個樹模型中排除的個案數(shù)就越小。

1.2、交叉驗(yàn)證生成單個最終樹模型。最終樹經(jīng)過交叉驗(yàn)證的風(fēng)險估計(jì)計(jì)算為所有樹的風(fēng)險的平均值。

2、分割樣本驗(yàn)證：對于分割樣本驗(yàn)證，模型是使用訓(xùn)練樣本生成的，并在延續(xù)樣本上進(jìn)行測試。

2.1、您可以指定訓(xùn)練樣本大?。ū硎緸闃颖究偞笮〉陌俜直龋?，或?qū)颖痉指顬橛?xùn)練樣本和測試樣本的變量。

2.2、如果使用變量定義訓(xùn)練樣本和測試樣本，則將變量值為1的個案指定給訓(xùn)練樣本，并將所有其他個案指定給測試樣本。該變量不能是因變量、權(quán)重變量、影響變量或強(qiáng)制的自變量。

2.3、您可以同時顯示訓(xùn)練樣本和測試樣本的結(jié)果，或者僅顯示測試樣本的結(jié)果。

2.4、對于小的數(shù)據(jù)文件（個案數(shù)很少的數(shù)據(jù)文件），應(yīng)該謹(jǐn)慎使用分割樣本驗(yàn)證。訓(xùn)練樣本很小可能會導(dǎo)致很差的模型，因?yàn)樵谀承╊悇e中，可能沒有足夠的個案使樹充分生長


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