modelagem de Classificação
Esta ferramenta permite que você crie modelos de classificação usando o motor Spotfire Enterprise Runtime for R, sem a necessidade de escrever qualquer script você mesmo.
Nota: A modelagem de classificação deve ser criada no cliente instalado.
Na barra de menus, selecione para usar a ferramenta.
Veja as várias seções para obter mais detalhes.
- Criando um modelo de classificação
Use a ferramenta Modelagem de classificação para criar modelos de classificação usando o mecanismo Spotfire Enterprise Runtime for R, sem a necessidade de escrever nenhum script por conta própria. - Método de regressão logística
A regressão logística é um método de classificação usado quando a coluna Resposta é categórica com somente dois valores possíveis. A probabilidade de resultados possíveis é modelada com uma transformação logística como a soma ponderada das colunas Preditoras. Os pesos ou coeficientes de regressão são selecionados para maximizar a probabilidade dos dados observados. - método de Classificação de árvore
Árvore de classificação é um método de classificação não paramétrico que cria uma árvore binária dividindo recursivamente os dados nos valores do preditor. As divisões são selecionadas para que os dois nódulos resultantes sejam mais puros em termos de níveis da coluna Resposta do que o nódulo originário. Várias opções são usadas para controlar o quanto a arvore é expandida. Predições de classe para uma observação são baseadas na classe da maioria no nódulo terminal para a observação.
- Criando um modelo de classificação
Use a ferramenta Modelagem de classificação para criar modelos de classificação usando o mecanismo Spotfire Enterprise Runtime for R, sem a necessidade de escrever nenhum script por conta própria. - Método de regressão logística
A regressão logística é um método de classificação usado quando a coluna Resposta é categórica com somente dois valores possíveis. A probabilidade de resultados possíveis é modelada com uma transformação logística como a soma ponderada das colunas Preditoras. Os pesos ou coeficientes de regressão são selecionados para maximizar a probabilidade dos dados observados. - método de Classificação de árvore
Árvore de classificação é um método de classificação não paramétrico que cria uma árvore binária dividindo recursivamente os dados nos valores do preditor. As divisões são selecionadas para que os dois nódulos resultantes sejam mais puros em termos de níveis da coluna Resposta do que o nódulo originário. Várias opções são usadas para controlar o quanto a arvore é expandida. Predições de classe para uma observação são baseadas na classe da maioria no nódulo terminal para a observação.
Tópico pai: Modelagem preditiva