Особливості застосування дерев класифікації для аналізу фінансового стану підприємства
Дерева класифікації - це метод, що дозволяє передбачати належність спостережень або об'єктів до того чи іншого класу за допомогою категоріальної залежної змінної, в залежності від відповідних значень однієї або кількох предикторних змінних. Побудова дерев класифікації - один з найбільш важливих методів, що використовуються при проведенні "видобутку даних".
Мета побудови дерев класифікації полягає в прорахуванні (або поясненні) значень категоріальною залежною змінною, і тому використовуються методи тісно пов'язані з більш традиційними методами діскрімінантного аналізу, кластерного аналізу, непараметричної статистики та нелінійного оцінювання. Широка сфера застосування дерев класифікації робить їх досить привабливим інструментом аналізу даних, але не слід думати, що його рекомендується використовувати замість традиційних методів статистики. Навпаки, якщо виконані більш строгі теоретичні припущення, що накладаються традиційними методами, і вибірковий розподіл володіє деякими спеціальними властивостями, то більш результативним буде використання саме традиційних методів. Однак, як метод розвідувального аналізу, або як останній засіб, коли відмовляють усі традиційні методи, дерева класифікації, на думку багатьох дослідників, не знають собі рівних.
Різниця між дискримінантним аналізом і деревами класифікацій полягає у виконанні регресії. У дискрімінантному аналізі одночасно приймаються рішення, а в деревах класифікацій послідовно.
Інша відмінна риса методу дерев класифікації - це властива йому гнучкість - здатність дерев класифікації виконувати одномірні галуження для аналізу вкладу окремих змінних, що дає можливість працювати з предикторними змінними різних типів.
