ÀRBOLES DE CLASIFICACIÓN Y DE REGRESIÓN
Los árboles de clasificación y regresión son métodos que proporcionan modelos que satisfacen objetivos tanto predictivos como explicativos. Dos de
los puntos fuertes de este método son, por un lado, la sencilla representación gráfica mediante árboles y, por otro, el formato compacto de
las reglas de lenguaje natural. Se distinguen dos casos en que estas
técnicas de modelado deben utilizarse:
- Utilizar árboles de clasificación para explicar y predecir la pertenencia
de los objetos (observaciones, individuos) a una clase, sobre la base de
variables explicativas cuantitativas y cualitativas.
- Utilizar un árbol de regresión para crear un modelo explicativo y
predictivo para una variable cuantitativa dependiente basada en variables
explicativas cuantitativas y cualitativas.
XLSTAT utiliza los algoritmos CHAID, CHAID exhaustivo, QUEST y C&RT
(Classification and Regression Trees).