IBM SPSS Decision Trees
― CHAID・C&RT・QUESTで予測と分類を視覚的に ― 決定木分析専用モジュール

将来の事象予測、グループ特定、変数間関係の発見を、視覚化された分類ツリーで支援するアドオン。非専門家にも分析結果をわかりやすく説明できる点が最大の特長です。

SPSS Statistics Base に追加して利用 研究／実務両用 最終更新 2026.05.17
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Decision Trees でできること

将来の事象予測、グループ特定、変数間関係の発見を、視覚化された分類ツリーで支援するアドオン。非専門家にも分析結果をわかりやすく説明できる点が最大の特長です。

本モジュールが解決する課題

  • 顧客セグメンテーション
  • 離反予測・購買予測
  • 変数スクリーニング・交互作用の特定
  • 連続変数の離散化（カテゴリ化）

代表的な利用シーン

セグメンテーション

マーケティング

属性・行動データから自然な顧客セグメントを抽出し、施策の優先順位付けに活用します。

デフォルト予測

信用リスク

貸付データから返済不能リスクの高い顧客特性を、ルールとして可視化します。

リスク群の特定

医療

疾患発症リスクの高い患者特性を、医療従事者にも分かりやすいツリー形式で抽出します。

主な搭載分析手法

1

CHAID

高速なマルチウェイ・ツリー。カテゴリ目的変数のプロファイル分析に最適。

2

Exhaustive CHAID

予測変数の可能なすべての分岐を調べる厳密版CHAID。

3

C&RT（Classification & Regression Trees）

バイナリ分岐の二分木。連続目的変数（回帰木）にも対応。

4

QUEST

バイアスのない変数選択を行う、高速・効率的な二分木アルゴリズム。

SPSS Statistics Base ／ 関連モジュールとの関係

Decision Trees は SPSS Statistics Base の上位に位置するアドオンで、Base 単体では実行できない手法を補完します。研究・業務内容に応じて関連モジュールと組み合わせることも可能です。

製品／モジュール主な役割本モジュールとの関係
SPSS Statistics Base基本的な回帰・分類本モジュールの前提。Baseに追加して利用。
SPSS Modelerランダムフォレスト等の高度な木モデルアンサンブル学習や本格的な機械学習が必要な場合の上位製品。

Decision Trees の導入、お気軽にご相談ください

研究テーマ・業務要件に応じて、最適なモジュール構成をご提案します。
導入見積もり・アカデミック価格のご相談も承ります。

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よくあるご質問

Q.CHAID・C&RT・QUESTの使い分けは？
CHAID／Exhaustive CHAIDは多分岐に強くプロファイリング向け、C&RTは回帰木にも対応、QUESTは変数選択バイアスがなく解釈性に優れます。目的に応じて選択してください。
Q.決定木とロジスティック回帰どちらが良い？
決定木は非線形性・交互作用を捉えやすく解釈性が高い一方、ロジスティック回帰は確率推定と効果量（オッズ比）が得られます。両者を併用するのが実務的です。
Q.木の深さはどう決めますか？
過学習を防ぐため、ノードあたりの最小ケース数や深さの最大値で制御します。検証データでの精度を確認しながら調整してください。

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