DTREG 3.0 Adición de bosques de árboles de decisión
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DTREG 3.0 Clasificación y resumen

DTREG 3.0 Etiquetas

DTREG 3.0 Descripción

DTREG es un potente programa de análisis estadístico que genera árboles de decisión de clasificación y regresión que modelan datos y se pueden usar para predecir los valores. DTREG es una aplicación robusta que se instala fácilmente en cualquier sistema de Windows. DTREG lee los archivos de datos de Valor Separado (CSV) de coma que se crean fácilmente a partir de casi cualquier fuente de datos. Una vez que cree su archivo de datos, simplemente aliméntelo a DTREG, y deje que DTREG haga todo el trabajo de la creación de un árbol de decisión y podamos incluirlo al tamaño óptimo. Incluso los análisis complejos se pueden configurar en minutos. DTREG puede crear árboles de clasificación donde la variable objetivo que se predice es árboles categóricos y de regresión donde la variable objetivo es continua como el ingreso o el volumen de ventas. Al verificar simplemente un botón, puede dirigir a DTREG para crear un modelo de árbol único clásico, un modelo de TreeBoost que consiste en una serie de árboles o un modelo de decisión de árboles de árboles. DTREG utiliza la validación transversal plegada contra V para determinar el tamaño de árbol óptimo. Este procedimiento evita el problema de "sobrepasar" donde el árbol generado se adapta bien a los datos de capacitación, pero no proporciona predicciones precisas de los nuevos datos. DTREG utiliza una técnica sofisticada que involucra a "divisores sustitutos" para manejar los casos con valores faltantes. Esto permite que los casos con algunos valores disponibles y algunos valores faltantes se utilicen en la medida máxima al crear el modelo. También permite a DTreg predecir los valores de los casos que tienen valores faltantes. DTREG puede mostrar el árbol de decisión generado en la pantalla, escríbelo a un archivo de disco .jpg o .png o imprima. Cuando se imprime, DTREG utiliza una técnica sofisticada para árboles de paginación que cruzan varias páginas.

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