Baseに追加されるオプション製品です。プロシージャーは、ツリー・ベースの分類モデルを作成します。ケースをグループに分類したり、独立変数の値に基づいて従属変数の値を予測します。このプロシージャーには、探索的および確証的な分類分析のための検証ツールが用意されています。購買データや契約データ、臨床データなどでも特にサンプルサイズが大きいデータセットの分析で活用されているオプションの1つです。Treesのライセンス認証が行われると、分類サブメニュー内にツリーメニューが追加され、決定木分析(ディシジョンツリー)の機能が使用できるようになります。従属変数と独立変数を指定することで、成長手法に応じた決定木モデルが作成されます。CHAID、CRT、QUESTの4つが選べます。成長手法に応じたツリー図が出力され、分類ルールを視覚的に調べることができます。ツリー図のレイアウトやデザインの編集機能、ツリーマップ機能等も含まれています分析結果を予測モデルとして活用するために、SPSSシンタックス、SQL、シンプルテキスト(IF文)での出力ができ、予測値やスコアの推定を行うことができます。オプションでは、多数の独立変数に基づいて従属変数を分類するディシジョンツリーが作成されます。視覚的なイメージで、従属変数を説明する条件が示され、どのようなルールによって購買や疾病に至りやすいかを分析することができます。CHAID、CRT、QUESTの4つのアルゴリズムが搭載されています。Editorツリー図は、拡大・縮小、ツリー図の方向、フォントや色の変更などのグラフィカルな編集に対応します。大規模データや多数の独立変数を用いることによって、ツリー図が非常に大きくなり一画面に収まらない可能性がある場合、ツリーマップウィンドウを使用することで、ツリー図の全体像を確認しながら解釈の作業を進めることが可能です。Detection)は、最適な分割を識別するために、カイ2乗統計を使用してデシジョン・ツリーを構築する分類方法で、多分岐の分類ツリーを構成します。CHAIDは、最初に個々の入力フィールドと結果の間のクロス集計を検査し、カイ2乗独立性検定を使用して有意確率を検定します。有意な独立変数に基づいて従属変数をツリーに分割し、分類ルールと予測ルールを構成します。Tree)は、ノード内の等質性を最大化しようとするディシジョンツリーの手法の1つで2分岐の分類ツリーを構成します。ノードがケースの等質なサブセットでない度合いは不純度に基づきます。すべてのケースで従属変数が同じ値を持つターミナル・ノードは、純粋なので等質なノードでありそれ以上の分割は不要です。不純度の測定に使用される手法、およびノードの分割に必要な最小限の不純度の減少量を選択できます。Tree)は、仮説検定を用いたディシジョンツリーの手法の1つで、2分岐の分類ツリーを構成します。ノードを分割する際の有意レベルを指定できます。有意レベルが指定された値以下でない限り、独立変数を使用してノードを分割することはできません。値を小さくすると、最終的なモデルから除外される独立変数が多くなります。Costsカテゴリー(名義、順序)の従属変数では、誤分類コストにより、分類の誤りに関連する相対ペナルティーについての情報を含めることができます。心臓疾患のリスクが高い人を低リスクと誤分類するコストは、低リスクの人を高リスクと誤分類するコストよりもずっと高いはずです。誤分類コストを設定することによって、高リスクのケースが低リスクと予測される可能性を下げることができ、高リスクに該当するケースの予測精度を改善します。コマンド・シンタックス、SQL、プレーンテキストの形式で生成できます。これらの規則は、ビューアーで表示したり外部ファイルに保存することができ、新しいケースの予測やスコアリングに活用するために用いられます。