Você pode exibir essas regras no Viewer, salvá-las em um arquivo externo e usar mais tarde para fazer previsões sobre novos indivíduos e casos. Se quiser usar seus resultados para escorar outros arquivos de dados, você pode escrever informações sobre o modelo diretamente em seus dados ou criar modelos XML para usar no IBM SPSS Statistics Server.


Os diagramas, tabelas e gráficos do IBM SPSS Decision Trees são fáceis de interpretar. Use a árvore para descobrir relações que, à princípio, estão escondidas nos seus dados. Utilize os resultados do modelo de árvore para escorar casos diretamente no IBM SPSS Statistics.

Escolha entre quatro algoritmos de crescimentos de árvore reconhecidos e descubra relações ocultas nos seus dados.

O IBM SPSS Decision Trees fornece técnicas especializadas de construção de árvores para classificação - totalmente dentro do ambiente IBM SPSS Statistics. Ele inclui quatro algoritmos de crescimento de árvore:

> CHAID - um algoritmo de árvore rápido, estatístico, com vários caminhos que explora dados rápida e eficientemente e constrói segmentos e definições de perfil em relação ao alvo desejado

> Exhaustive CHAID - Uma modificação de CHAID, que examina todos os possíveis agrupamentos em cada preditor

> Árvores de classificação e regressão (C&RT) - Um algoritmo de árvore binário completo, que particiona dados e produz subgrupos homogêneos precisos

> QUEST - Um algoritmo estatístico que seleciona variáveis sem viés e constrói árvores binárias precisas rápida e eficientemente

Com esses quatro algoritmos, você tem a habilidade de experimentar diferentes tipos de algoritmos e encontrar o que mais se ajusta aos seus dados.

Dado que você cria árvores de classificação dentro do IBM SPSS Statistics, você pode convenientemente usar os resultados para segmentar e agrupar casos diretamente na sua massa de dados.

Adicionalmente, você pode gerar regras de seleção ou classificação/previsão no formato de sintaxe do IBM SPSS Statistics, em SQL ou textos simples.