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Opção de árvore de regressão para árvore de decisão

Avalie uma Árvore decisória usando a opção Árvore de regressão com novos recursos de amostragem e visualização.
Avalie uma Árvore decisória usando a opção Árvore de regressão clicando com o botão direito do mouse e selecionando Opções > Árvore de regressão em uma visualização da Árvore decisória.
Criador da Árvore de decisão atualizado: O novo algoritmo foi introduzido para a construção de uma Árvore Decisória . Trata dados mais gerais e fornece uma visualização mais informativa para melhorar a precisão da previsão.
Módulo de amostragem de dados aprimorado: Um esquema de amostragem adaptável atualizado ajuda a Árvore decisória e Pontuação de propensão a obter resultados de maior precisão.
Verde e vermelho indicam verdadeiro ou falso. A saturação de cor, como vermelho profundo versus vermelho claro, é usada para indicar probabilidade. Por exemplo, um nó com vermelho profundo tem uma probabilidade muito alta de ser falso, enquanto um nó com vermelho claro tem uma probabilidade menor de ser falso. Um nó com verde profundo tem uma probabilidade muito alta de ser verdadeiro.
Todas as Árvores de decisão têm larguras variadas de ramificações para indicar o nível de tráfego para essa ramificação da árvore.
Em uma visualização da Árvore de decisão, clique com o botão direito do mouse e selecione Opções > Árvore de regressão . Quando selecionadas, são fornecidas configurações adicionais:
Configuração de regressão Descrição
Use cada recurso apenas uma vez
Selecionar essa opção não usará um recurso mais de uma vez (como a árvore decisória original); portanto, se você tiver cinco entradas, a árvore não terá mais de cinco níveis e a estrutura da árvore será semelhante a uma Árvore decisória (mas um pouco mais complicada). Essa opção tornará a criação da árvore rápida usando cada recurso apenas uma vez (como uma Árvore decisória original). Usar esse recurso é uma configuração padrão.
Configuração de nível de árvore de regressão
Essa opção controla a complexidade da Árvore de regressão. Dependendo dos seus dados, talvez seja necessário criar uma árvore Fine (com uma estrutura complicada com mais nós) para obter uma classificação de árvore mais significativa. Se você tiver muitos dados, uma árvore relativamente grosseira (menos complicada com menos nós de árvore) poderá funcionar bem.
Observação: Típica é a configuração padrão. Há alguns casos extremos em que a configuração Típica não funciona tão bem e a configuração Coarse ou Fine pode fornecer uma melhor visualização dos dados.
Fino : A árvore mais complexa com os níveis mais granulares de relatórios e a maioria das ramificações.
Típica : O nível médio de granularidade e ramificações.
grosseiro : A árvore menos complexa com menos categorias definidas e menos ramos.