如何運用SAS EM 進行變數篩選(下)
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)。
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)。
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。