파티션 모형

의사 결정 나무를 사용하여 데이터 탐색 및 모델링

파티션 플랫폼에서는 예측 변수와 반응 값 사이의 관계에 따라 데이터를 재귀적으로 분할하여 의사 결정 나무를 생성합니다. 파티션 알고리즘은 반응을 가장 잘 예측하기 위해 예측 변수의 가능한 모든 분할을 검색합니다. 이러한 데이터 분할(파티션)은 재귀적으로 수행되어 결정 규칙 트리를 생성합니다. 원하는 적합을 얻을 때까지 분할이 계속됩니다. 파티션 알고리즘은 많은 수의 가능한 분할에서 최적 분할을 선택하므로 강력한 모델링 및 데이터 검색 도구라고 할 수 있습니다.

그림 4.1 의사 결정 나무의 예 

목차

파티션 플랫폼 개요

파티션 플랫폼의 예

파티션 플랫폼 시작

결측값 정보화

분할 보고서

분할 그림

분할 버튼

적합 통계량 요약

노드 보고서

파티션 플랫폼 옵션

적합 상세 정보 표시

수익 행렬 지정

ROC 곡선

정밀도-재현율 곡선

향상도 곡선

파티션 검증

파티션 플랫폼의 추가 예

연속형 반응의 예

결측값 정보화의 예

수익 행렬 및 결정 행렬 보고서의 예

파티션 플랫폼에 대한 통계 상세 정보

반응 및 요인에 대한 통계 상세 정보

분할 기준에 대한 통계 상세 정보