このセクションでは、デシジョンツリーノードを使用してモデルを作成し、モデル比較ノードを使用してそれらのモデルを比較する方法を示します。
デシジョンツリーノードを使うと、名義尺度、二値、順序尺度のターゲットの値に基づいてオブザベーションを分類できます。また、間隔尺度ターゲットの結果や、複数の意思決定に関する選択肢を指定した場合の適切な決定を予測できます。エンピリカルツリーは、一連の単純なルールを適用することで作成されたデータのセグメントを表しています。各ルールにより、1つの入力の値に基づいて、セグメントにオブザベーションが割り当てられます。
1つのルールが順次適用され、セグメント内にセグメントの階層が作成されます。この階層はツリーと呼ばれ、各セグメントはノードと呼ばれます。最初のセグメントには、データセット全体が含まれています。このセグメントは、ツリーのルート(根)ノードと呼ばれます。1つのノードは、そのすべての後継者と共に、それを作成したノードのブランチ(枝)を形成します。
最後のノードは、リーフ(葉)と呼ばれます。リーフごとに決定が行われ、そのリーフ内のすべてのオブザベーションに適用されます。決定のタイプは文脈により異なります。予測モデリングの場合、決定は予測値になります。デシジョンツリーノードに関する詳細は、SAS Enterprise Minerのヘルプを参照してください。