活學活用決策樹(三)：運用SAS EM決策樹進行CHAID及CART分析

決策樹結果重在商業邏輯的解釋 決策樹不似其他預測模型方法，依照每一觀察者的不同的特徵屬性值，計算出各自的發生機率值，它則是某一區間內的特徵屬性給定一個分數，歸屬在同一條預測規則下的觀測點，都會給定同一個值，發生機率都會判定相同，所以會有一定的誤差值。也就造成決策樹的準確度雖然不是最佳，但由於其容易表達、方便解讀，對於入門data mining的初階miner，賽博士卻是大大推薦決策樹一定要好好學習。模型的準確度在初學時，常會被我們認為是分析結果的重點。事實上，模型結果具有商業解釋性才更勝於一切，模型看似準確高，但產出的模型結果卻是分析人員或產業專家無法解釋，其實就等於是無用的模型。而模型準確度也可透過資料的處理或重要衍生變數的投入，提升模型的準度。準度也必需要禁得起時間的考驗，也就是每定期的模型驗證，來確定模型的穩定性。過度配適(model over-fitting)也可能造成一時的模型預測正確率很高，但幾期的時間觀察下來，卻發現模型越來越失準。(模型評估的方法，我們可以另闢一期來特別說明)。   SAS EM決策樹混合各種決策樹演算方法 我們常聽到的決策樹演算方法有：ID3、CHID、CART、C4.5、C5等方法，SAS EM的決策樹模型分析方法則混合了上述所提各種的決策樹演算法，在單一決策樹分析節點裡就可以連結各種決策樹處理演算法，分析者只需將欲輸入的資料集的資料型態設定好，在SAS EM決策樹分析節點的分割規則(Splitting Rule)的各項參數，進行適當調整，即可選擇想要的演算方法進行預測模型建置。   表一、決策樹演算法之比較 演算法 作者 資料屬性 分割規則 修剪樹規則 ID3 Quinlan（1979） 離散型資料 Entropy、 Gain Ratio Predicted Error Rate C4.5 Quinlan（1993） 離散型資料 Gain Ratio Predicted Error Rate CHAID Kass（1980） 離散型資料 Chi-Square Test No Pruning CART Briemen（1984） 離散與 連續型資料 Gini Index Entire Error …