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• CART是Salford Systems的旗艦數據挖掘軟件，該軟件是一款功能強大、易操作的決策樹，能自動篩選復雜的數據。
• 美國Salford Systems公司創建于1983年，總部位于美國加利福尼亞州圣地亞哥。公司提供先進的數據挖掘和商業智能軟件和咨詢服務。獲獎軟件被成功應用于復雜數據分析，包括預測建模和劃分方面，并應用于信用風險評分、目標市場營銷、分析型的客戶關系管理(CRM)、欺詐和非法侵入檢測、網站個性化、藥品研發、制造業質量控制。使用Salford Systems產品和服務的行業包括銀行業、金融服務、保險、電信、交通、醫藥品、保健、制造業、法律的實施和安全、零售和目錄銷售和教育。世界范圍有超過4,500個站點，其中包括300個重要大學，均安裝Salford Systems軟件。公司主要客戶規模大小不同，其中不少是Fortune 500強企業，包括美國運通（American Express）, 輝瑞制藥（Pfizer Pharmaceuticals）, 通用汽車（General Motors）、西爾斯羅巴客（Sears, Roebuck and Co）。
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• CART? - 分類和回歸樹
• 終極分類樹：
• Salford Predictive Modeler的CART?建模引擎是終的分類樹，它徹底改變了高級分析領域，并開創了當前數據科學的時代。CART是現代數據挖掘中重要的工具之一。
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• 專有代碼：
• 從技術上講，CART建模具有引擎基于1984年斯坦福大學加州大學伯克利分校的四位世界知名統計學家引入的具有里程碑意義的數學理論。CART建模引擎是SPM的分類和回歸樹實現，是唯一體現原始專有代碼的決策樹軟件。
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• 速度快，用途廣泛：
• CART建模引擎的專利擴展專門用于增強市場研究和網絡分析的結果。CART建模引擎支持高速部署，允許Salford Predictive Modeler的模型大規模實時預測和評分。多年來，CART建模引擎已成為分析師可用的流行且易于使用的預測建模算法之一，它也被用作許多基于裝袋和增強的現代數據挖掘方法的基礎。
  
• Salford Systems公司數據挖掘工具介紹：
• CART (分類和回歸樹)是基于斯坦福大學和加州大學伯克利分校的統計學家 Leo Breiman、Jerome Friedman、Richard Olshen 和 Charles Stone開發的原CART代碼的決策樹軟件。CART具有高速、精確和容易使用的特點，并自動對數據提供深入的探索研究，產生高度可理
  解的預測模型。
  
• MARS (多變量適應回歸樣條)，是快速靈活的數據挖掘和預測模型的回歸工具，是神經網絡和傳統統計模型以外可供選擇的理想方法。
• TreeNet 是新一代高速，錯誤容忍，并具有超常精確性的預測建模工具。TreeNet僅需要很少的數據準備工作，巧妙的處理有缺陷的數據，自動適應缺失領域，并且進行廣泛的自檢，使得模型應用于新數據時的效果也得到保證。TreeNet模型經常由500或更多的小決策樹組成。清晰的圖表概括了每個關鍵變量對于結果的影響。
  
• RandomForests 是另一個新一代的樹集合技術，該技術把大量樹結合起來，組成高性能的分類器和預測模型。基于Leo Breiman先驅性的研究RandomForests具備從數據結構中抽取關鍵信息的獨特能力，并首次提供帶有度量和無假定的聚類和分割。
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• CART is an acronym for Classification and Regression Trees, a decision-tree procedure introduced in 1984 by world-renowned UC Berkeley and Stanford statisticians, Leo Breiman, Jerome Friedman, Richard Olshen, and Charles Stone.
• CART uses an intuitive, Windows based interface, making it accessible to both technical and non technical users. Underlying the "easy" interface, however, is a mature theoretical foundation that distinguishes CART from other methodologies and other decision trees. CART is the only decision tree system based on the original CART code developed by world renowned Stanford University and University of California at Berkeley statisticians; this code now includes enhancements that were co-developed by Salford Systems and CART's originators.
• Based on a decade of machine learning and statistical research, CART provides stable performance and reliable results.
• In addition, CART is an excellent pre-processing complement to other data analysis techniques. For example, CART's outputs (predicted values) can be used as inputs to improve the predictive accuracy of neural nets and logistic regression. NEW TreeCoder Model Deployment Module TreeCoder is an add-on module for deploying CART models directly in SAS -- quickly and accurately.
• The decision logic of a CART tree, including the surrogate rules utilised if primary splitting values are missing, is automatically implemented. The resulting source code can be dropped into a SAS run without modification thus eliminating errors due to hand coding of decision rules and enabling fast and accurate model deployment.