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Ici, en ligne sur DATAtab, c’est facile de créer un arbre de décision CHAID (khi-deux Automatic Interaction Detectors). Pour calculer un arbre CHAID, il suffit de sélectionner une variable dépendante et au moins deux variables indépendantes.
L'arbre de décision CHAID est un algorithme issu de l'apprentissage automatique. Dans cette méthode, un test de khi-deux est utilisé pour calculer l'importance d'une caractéristique. L'algorithme CHAID crée des arbres de décision pour les problèmes de classification. Cela signifie que seuls les ensembles de données comportant une variable catégorielle peuvent être utilisés.
Le calculateur d'arbre de décision CHAID calcule plusieurs tests de khi deux pour chaque nœud, puis il prend la variable qui présente la valeur de khi-deux la plus élevée pour le niveau suivant.
Les algorithmes d'apprentissage basés sur des arbres sont considérés comme l'une des meilleures méthodes d'apprentissage supervisé et les plus utilisées, car ils fournissent des modèles d'une grande précision, stabilité et facilité d'interprétation.
Dans l'arbre décisionnel CHAID, la variable dépendante, par exemple, le fait qu'une personne achète ou non un produit, est placée au sommet. La variable qui a la plus grande influence sur la variable dépendante est ensuite sélectionnée pour la ligne suivante. Ensuite, les manifestations respectives de cette variable deviennent la nouvelle variable dépendante et la procédure se répète.
Dans l'algorithme de l'arbre de décision CHAID, on utilise le chi carré afin de lier la variable dépendante à la variable des variables indépendantes ayant la plus grande valeur de chi carré.
Après avoir trouvé la variable dépendante exerçant la plus grande influence sur la variable dépendante, les manifestations de cette variable deviennent la nouvelle variable dépendante pour laquelle on effectue le même calcul.
Une application classique de l'arbre de décision est la segmentation de la clientèle, Chaid peut être utilisé comme une alternative aux tableaux croisés. L'avantage de cette méthode se trouve dans le fait que les tableaux créés sont structurés dans un arbre, ce qui facilite l'évaluation.
Cité DATAtab: DATAtab Team (2024). DATAtab: Online Statistics Calculator. DATAtab e.U. Graz, Austria. URL https://datatab.net