文档介绍：这年也过完了,又要开始工作了!本想春节期间写写博客,但不忍心看到那么多的祝福被顶下去,过节就过个痛快的节日,不写了!直接上开心网,结果开了个“老友面馆”都经营到18级了!还是蛮开心的,但是我决定了从今天开始就不再玩了!今天我们来说说分类决策树的应用和操作!主要包括CHAID&CRT,是非常好用和有价值的多变量分析技术,CHAID——Chi-squaredAutomaticInteractionDetector卡方自交互侦测决策树CRT——ClassificationRegressionTree分类回归树;     CHAID和CART是最有名的分类树方法,主要用于预测和分类。在市场研究中经常用于市场细分和客户促销研究,属于监督类分析技术。其中,树根节点是独立变量-因变量,例如:使用水平、购买倾向、用户或非用户、客户类型、套餐类别、细分类别等。子节点基于独立变量和其他分类变量(父节点),按照卡方显著性不断划分或组合为树状结构。预测变量一般也是非数量型的分类变量。   CHAID最常用,但独立变量只能是分类变量,也就是离散性的,CRT可以处理数量型变量,有时候二者结合使用。CHAID和CRT都可以处理非数量型和定序性变量。     分类树方法产生真实的细分类别,这种类是基于一个独立变量得到的一种规则和细分市场。也就是说,每一个树叶都是一个细分市场。   下面我们通过一个案例来操作SPSS软件的分类决策树模块   假设我们有一个移动业务数据,包含有客户的性别、年龄、语音费用、数据费用、客户等级、支付方式和促销套餐变量。我们现在期望能够得到针对不同的促销套餐来分析“客户画像”,这样有利于针对性的促销!也就是不同套餐客户特征描述!   因变量是促销套餐,其它是预测变量或自变量!   我们看到,首先要求我们定义变量的测量等级并定义好变量变标和值标!因为,CHAID和CRT具有智能特性,也就是自交互检验和自回归能力,所以对变量测量尺度要求严格!   为什么说变量测量等级重要呢?例如,我们有个变量叫学历(1-初中、2-高中、3-大专、4-本科、5-硕士以上),如果我们设定为定序变量,则决策树可以自动组合分类,但无论如何都是顺序组合,也就是说可能(1-初中、2-高中、3-大专)为一类,(4-本科、5-硕士以上)为一类,但绝对不会把1和5合并一类;如果我们定义为名义变量,则可以任意学历组合为某类了!      基本原理:基于目标变量(独立变量)自我分层的树状结构,根结点是因变量,预测变量根据卡方显著性程度不断自动生成父节点和子节点,卡方显著性越高,越先成为预测根结点的变量,程序自动归并预测变量的不同类,使之成为卡方显著性。程序根据预先设定的树状水平数停止。最后每一个叶结点就是一个细分市场。当预测变量较多且都是分类变量时,CHAID分类最适宜。   预测变量大部分都是人口统计资料,使研究者很快就可以找出不同细分市场特征。传统的交互分析对多维交叉表和归并类是一项繁重的工作。   首先,我们确定因变量后,放入其它自变量。接下来,我们要选择CHAID的验证和条件参数!一般来讲:我们主要设定父节点和子节点的数量,以及规定树状结构的水平数,如何生长!分类树将根据设定参数决定树的增长和停止!通常,我们考察总的样本量大小,父节点是子节点的两倍,当然如果设定的太小,树会非常茂盛,得到很多