Analitik prediktif

Secara global optimal klasifikasi tree analysis (PERGI-CTA) (disebut juga hierarki optimal discriminant analysis) adalah generalisasi dari optimal analisis diskriminan yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi model statistik yang memiliki akurasi maksimum untuk memprediksi nilai kategoris variabel dependen untuk dataset yang terdiri dari kategorik dan variabel kontinu. Output dari HODA adalah non-orthogonal pohon yang menggabungkan variabel kategori dan titik potong untuk variabel kontinu yang menghasilkan maksimum prediksi akurat, penilaian yang tepat Tipe I error rate, dan evaluasi potensi cross-generalisasi dari model statistik. Hirarkis optimal analisis diskriminan dapat dianggap sebagai generalisasi dari fisher's linear discriminant analysis. Optimal analisis diskriminan adalah sebuah alternatif untuk ANOVA (analisis of varians) dan analisis regresi, yang mencoba untuk mengekspresikan satu variabel dependen sebagai kombinasi linear dari fitur lain atau pengukuran. Namun, ANOVA dan analisis regresi memberikan sebuah variabel dependen yang merupakan variabel numerik, sementara hirarkis optimal analisis diskriminan memberikan sebuah variabel dependen yang merupakan variabel kelas.