Реалізація дерев класифікації для вибраних моделей
Дерева класифікацій реалізуються у таких пакетах, як Deductor Studio, Statistica, QUEST, а також THAID й CART та ін. Для побудови дерев класифікацій, необхідно перенести дані у той пакет, з яким будемо працювати. Statistica має більш розширену структуру оціники дерев класифікацій, тому необхідно перенести в програму первісні дані. Метод дерев класифікації являє собою певний «ітераційний» спосіб пророкування класу, до якого належить об'єкт, за значеннями предикторних змінних для цього об'єкта.
Дерева класифікації можна будувати по категоріальних або порядкових пре дикторах або суміші пре дикторів обох типів за допомогою розгалужень по окремим змінним або по їхніх лінійних комбінаціях. У модулі також реалізований: вибір між повним перебором варіантів розгалуження і дискримінант ним розгалуженням; явне завдання правил зупинки або відсікання від листів дерева до його кореня; відсікання по частці помилок класифікації або по функції відхилення; узагальнені міри згоди хі–квадрат, G–квадрат й індекс Джини. Апріорні ймовірності приналежності класам і ціни помилок класифікації можна покласти рівними, оцінити за даними або задати вручну. Користувач може також задавати кратність кросу–перевірки під час побудови дерева й для оцінки помилки, параметр SE–правила, мінімальне число об'єктів у вершині відсікання, зерно датчика випадкових чисел і параметр альфа для відбору змінних. Досліджувати вхідні й вихідні дані допомагають убудовані графічні засоби [35, 36].
