SPSS Modelerの決定木ノードをPythonで書き換える。信用リスクの判定 - Qiita

SPSS Modelerの決定木ノードのCARTをPythonで書き換えます。 0．データ 以下のようなデータを用いて決定木モデルを作ります。 目的変数 Credit_rating：信用リスク 説明変数 Age：年齢 Income：収入ランク Credit_cards：クレジットカード枚数 Education：学歴 Car_loans:車のローン数 年齢や収入ランクから信用リスクを判定するモデルを作ります。 1m．①説明変数、目的変数の定義 Modeler版 まず、データ型ノードで説明変数、目的変数の定義を行う必要があります。 「値の読み込み」ボタンをクリックし、Credit_ratingのロールを「対象」（目的変数の意味）を設定します。Age、Income、Credit_cards、Education、Car_loansは「入力」（説明変数の意味）のままにします。 Modelerの決定木