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SPSS决策树分析使用教程

发布时间:2021/11/11 15:16:44

   SPSS决策树分析是基于树的分类模型,它将个案分为若干组,或根据自变量(预测变量)的值预测因变量(目标变量)的值。它有易于理解、可以应用于小数据集、能够处理多输出的问题、对缺失值不敏感、效率高等优点。下面就讲解下SPSS决策树分析使用教程。

   一、数据集准备

   本例使用的是信用风险识别数据(来源Kaggle的项目),包括int_rate(贷款利率)、grade(贷款等级)、home(住房性质)、employment(职业)等八个指标,我们将通过SPSS软件使用这八个指标对数据个案进行决策树分析。

图1数据展示
图1数据展示

   

   二、决策树参数设置

   点击SPSS主页顶部菜单栏“分析”-“分类”-“决策树”,即可打开决策树窗口。将flag加载到因变量文本框,将八个指标加载到自变量文本框。生长法选择CHAID(卡方自动交互检测),主要是利用卡方检测判断属性优先级。

图2决策树
图2决策树

   

   点击右侧的“验证”按钮,按照训练样本70%,检测样本30%的分配数据。

图3数据分配
图3数据分配

   

   为了方便结果的观察,点击右侧“保存”,勾选已保存的变量:终端节点数、预测值、预测概率、样本分配。

 图4设置已保存变量
 图4设置已保存变量

  

   考虑到防止节点个案数太少而导致结果不准确,因此通过“条件”按钮,将最小个案树父节点设置为400、子节点设置为200。

图5增长限制
图5增长限制

   

   三、结果分析

   通过以上SPSS操作步骤,我们可以得到决策树分析的结果。

   1、模型摘要

   主要包括生长法、自变量、结果。在本案例中,经过筛选,最终将纳入的是fico_score指标,这意味着这个变量起到重要作用,实际业务操作过程中,我们应该重点关注这个指标。

图6模型摘要
图6模型摘要

   

   2、风险

   查看模型效果的重要依据之一,从风险表格中可以看到,训练估算0.061,表示在70%的训练样本中有6.1%的样本被错误归类。检验估算0.069,表示在30%的测试样本中有6.9%的样本被错误归类。

图7风险
图7风险

   

   3、分类

   查看模型效果的重要依据之一,从风险表格中可以看到,训练集93.9%,表示该模型正确率为93.9%。检验集表示在用训练集训练好的模型去检验测试集的数据,正确率为93.1%。

图8分类
图8分类

   

   四、小结

   以上是利用SPSS决策树模型对信用风险识别数据进行分析,首先我们从Kaggle的项目获取数据,然后通过SPSS决策树模型对数据进行分析,最后对得到的分析结果进行解析,可以看到整个分析结果还是非常不错,正确率非常高,也同时说明该模型具有一定的可用性。

   

  作者:独行侠

标签:SPSS决策树分析

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