決定木モデルを実行するために従属変数に複数のクラスが存在することはできますか？アンケートの回答を分析するために決定木モデルを実行したいのですが、従属変数には複数のクラスがあります。これで正確なモデルを実行することは可能でしょうか、それとも従属変数はバイナリ分類である必要がありますか？
予測モデリングと機械学習Re: 決定木モデルを実行するために従属変数に複数のクラスが存在することはできますか?こんにちは@PartialGopher16 、
コミュニティへようこそ！
ご質問をよく理解しているのですが、アンケートの回答を分析したいとのことですが、回答ごとに異なるレベルがある可能性はありますか？
決定木は、マルチクラス分類を実行できます。Car Poll.jmp (「ヘルプ」、「サンプル インデックス」、「探索的モデリング」でアクセス可能) などのサンプル データセットを試すことができます。「パーティション」(決定木) スクリプトで使用される応答は「国」で、これには 3 つのクラス (日本、ヨーロッパ、アメリカ) があります。
決定木は他の変数を使用して、各自動車所有者がどの国から来たのかを予測しようとします。
あなたの質問を理解し、この回答がお役に立てば幸いです。
