SPSS分类分析：决策树

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#数据结构与算法

本文介绍了SPSS中的决策树分类分析，包括决策树的作用、生长方法如CHAID、CRT、QUEST，以及验证方法如交叉验证和分割样本验证，帮助理解和应用决策树进行数据分类和预测。

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SPSS分类分析：决策树

一、决策树（分析-分类-决策树）

“决策树”过程创建基于树的分类模型。它将个案分为若干组，或根据自变量（预测变量）的值预测因变量（目标变量）的值。此过程为探索性和证实性分类分析提供验证工具。

1、分段。确定可能成为特定组成员的人员。

2、层次。将个案指定为几个类别之一，如高风险组、中等风险组和低风险组。

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这个方法的优势在于，同时重复运用随机产生的子样本进行训练和验证，每次的结果验证一次，10 折交叉验证(10-cv)是最常用的。事实上，这等同于 k-cv 是一样的，其中 k 为原样本个数。②. 常用的精度测试方法主要是交叉验证，例如 10 折交叉验证(10-fold cross validation, 10-cv)，将数据分成 10 份，轮流将其中 9 份做训练，1 份做验证，10 次的结果的均值作为对算法精度的估计，一般还需要进行多次 10-cv 求均值，例如：10 次 10-cv，以求更精确一点。
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AUC值一般在[0.5,1]中，0.5代表模型没有分类效果，小于0.5表示不如随机预测，大于0.5表示得到的模型比随机猜测好，AUC值越高越好。Gini越小，表示集合中被选错的样本被参错的概率越小，也可以说是集合的纯度越高，特征越好，反之则纯度不高。（那个按钮右边为放大、缩小按钮，再右边三个按钮为展现数据的形式，再右边三个按钮为展现 竖立、右横着、左横着 的模型形式，可以自己试试，描述不是很清楚）点生成的类型图标，点选取值，选择输入的数据和要预测的目标（目标测量要为分类，不能是连续），最后点确定即可。
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模型准则 C5.0 CHAID QUEST C&RT 决策列表 支持连续目标 否 是 否 是 否 字符预测期拆分类型 多重 多重 二元 二元 多重 预测期选择准则 信息度量 卡方检验 卡方检验和方差分析 离差度量 统计置信度 交互式建立数 否 是 是 是 是 支持bagging
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