SPSS Modeler C&RT (Classification and Regression Trees)Ibm

C&RT (Classification and Regression Trees) ist ein vielseitiger Algorithmus im SPSS Modeler, der für die Klassifikation und Regression verwendet wird. Diese Methode erstellt Entscheidungsbäume, um Daten in logische Segmente zu unterteilen und Vorhersagen zu treffen. Der C&RT-Algorithmus arbeitet, indem er die Daten anhand der besten Trennungsmerkmale aufteilt, die durch Berechnung des Gini-Index oder der Entropie ermittelt werden. So entstehen Entscheidungsregeln, die in einer Baumstruktur dargestellt werden.

Ein entscheidender Vorteil von C&RT ist seine Interpretierbarkeit: Der resultierende Entscheidungsbaum ist leicht verständlich und visualisiert die Entscheidungsregeln in einer intuitiven Form. Jedes Blatt des Baums repräsentiert eine Vorhersage oder Klassifikation, während die Knoten für Entscheidungsfragen stehen. C&RT ist robust gegenüber Ausreißern und kann sowohl mit numerischen als auch mit kategorialen Variablen arbeiten.

Dieser Algorithmus ist besonders nützlich für die Identifizierung von Einflussfaktoren und das Erstellen prädiktiver Modelle in Bereichen wie Kreditrisikobewertung, Kundensegmentierung und medizinischen Diagnosen. SPSS Modeler ermöglicht es dir, den Algorithmus anzupassen, indem du Kriterien wie maximale Tiefe des Baums und Mindestanzahl der Fälle in Blättern definierst, um die Modellkomplexität zu steuern.