IBM SPSS Decision Trees modulis kuria klasifikacinius ir sprendimų medžius IBM SPSS Statistics ir padeda Jums geriau identifikuoti grupes, atrasti sąryšius tarp jų ir prognozuoti ateities įvykius.
Į modulį įtraukti vaizdingi klasifikaciniai ir sprendimų medžiai bei xyz testas. Šie medžiai leidžia pateikti kategorinius rezultatus intuityviai, todėl nesunkiai galėsite paaiškinti gautus rezultatus žmonėms neturintiems techninių žinių. IBM SPSS Decision Trees leidžia vizualiai tirti rezultatus ir nustatyti modelio tėkmę. Tai leidžia atrasti specifinius pogrupius, kurie liktų nepastebėti naudojantis kitais metodais. IBM SPSS Decision Trees leidžia pasirinkti iš keturių medžių gavimo algoritmų.
IBM SPSS Decision Trees yra naudingas įvairiose srityse, ypač:
Šis įrašas padės sužinoti apie pagrindines sprendimų medžių savybes bei IBM SPSS Decision Trees.
Žiūrėti
IBM SPSS Decision Trees galima įsigyti anglų, japonų, prancūzų, vokiečių, italų, ispanų, kinų, korėjiečių ir rusų kalbomis.
IBM SPSS Decision Trees modulis leidžia naudotis specializuotais medžių kūrimo algoritmais iš IBM SPSS Statistics aplinkos.
Į IBM SPSS Decision Trees įtraukti keturi medžių gavimo algoritmai:
Turėdami galimybę pasirinkti iš keturių algoritmų visada galėsite atrasti Jums tinkamiausią.
IBM SPSS Decision Trees diagramas, lenteles bei grafikus lengva interpretuoti ir atrasti paslėptus sąryšius tarp duomenų (kairėje). Medžių modelių rezultatus galima panaudoti suteikiant stebėjimams įverčius tiesiogiai IBM SPSS Statistics (apatinis paveikslėlis).
Medžiai kuriami IBM SPSS Statistics, todėl lengvai galite panaudoti rezultatus ir grupuoti bei segmentuoti duomenis. Taip pat galite nustatyti klasifikavimo/segmentavimo taisykles naudodamiesi IBM SPSS Statistics sintakse ar SQL. Gautus rezultatus matysite IBM SPSS Statistics ir galėsite juos išsaugoti vėlesniam naudojimui, prognozuoti naujiems stebėjimams. Jei norite vėliau naudoti gautus modelius kitoms duomenų byloms vertinti, modelius galite išsaugoti XML formatus ir naudoti IBM SPSS Statistics Server.