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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（預測變量）的值預測因變量（目標變量）的值。此過程為探索性和證實性分類分析提供驗證工具。

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，如高風險組、中等風險組和低風險組。

3、預測。創(chuàng)建規(guī)則并使用它們預測將來的事件，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測變量子集，以用于構建正式的參數(shù)模型。

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

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測類別和連續(xù)變量進行重新碼。

7、示例。一家銀行希望根據(jù)貸款申請人是否表現(xiàn)出合理的信用風險來對申請人進行分類。根據(jù)各種因素（包括過去客戶的已知信用等級），您可以構建模型以預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交互作用的自變量（預測變量）。如果每個預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)點是同質(zhì)的“純”節(jié)點。

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

三、驗證（分析-分類-決策樹-驗證）

1、交叉驗證：交叉驗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，估計其誤分類風險的方法是將樹應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、交叉驗證生成單個最終樹模型。最終樹經(jīng)過交叉驗證的風險估計計算為所有樹的風險的平均值。

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

2.1、您可以指定訓練樣本大?。ū硎緸闃颖究偞笮〉陌俜直龋?qū)颖痉指顬橛柧殬颖竞蜏y試樣本的變量。

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

2.3、您可以同時顯示訓練樣本和測試樣本的結果，或者僅顯示測試樣本的結果。

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），應該謹慎使用分割樣本驗證。訓練樣本很小可能會導致很差的模型，因為在某些類別中，可能沒有足夠的個案使樹充分生長


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