活學活用決策樹(一):運用SAS EM決策樹方法處理連續時間變數
第一期的data mining專欄,Dr. SAS老師想要跟大家分享如何透過強大的SAS Enterprise Miner(簡稱EM)來活用決策樹演算法,來進行更多的不同的資料處理與分析。
第一期的data mining專欄,Dr. SAS老師想要跟大家分享如何透過強大的SAS Enterprise Miner(簡稱EM)來活用決策樹演算法,來進行更多的不同的資料處理與分析。
決策樹的應用 決策樹的應用多是建立預測分類模型,應用產業層面包含:資料庫行銷的回應模型,找出對行銷活動有回應的客戶特徵與回應名單、交叉銷售尋找潛力客群、流失預測模型,找出客戶可能流失的原因與型態(pattern),提前進行客戶挽留、信用風險危機預警模型、詐欺偵測、製造業生產線良率的監控、在雷達信號分析、遠距感應、醫學診斷、專家系統、語音辨識,生物資訊及許多其它的領域。
Variable Selection node案例情境說明 根據上篇的介紹,接下來將透過案例情境詳細展示 Variable Selection node 的變數篩選結果,輔助說明的資料集為 SAMPSIO.HMEQ (Home Equity資料集)。