SPSS决策树输出的结果不一致

Question

为什么用SPSS做决策树数据集一样，自变量因变量以及相关的设置都一样，但每次输出的结果都不一致？用的方法是CHAID。

Answer 1

引自免费微信小程序：皆我百晓生

在使用SPSS进行决策树建模时，尤其是采用CHAID（Chi-squared Automatic Interaction Detection）算法，出现结果不一致的现象可能由以下几个原因导致。为了解决这个问题，您可以尝试以下策略：

1. 随机种子设定： CHAID等基于树结构的算法在分割节点时可能存在随机性，如节点划分阈值的选择。若未指定固定的随机种子（Random Seed），每次运行模型时会使用不同的随机状态，导致结果差异。您可以在SPSS中为CHAID模型设置一个固定的随机种子，确保每次运行模型时使用的随机数序列一致。具体操作步骤如下：

   • 在SPSS Modeler中，打开您的CHAID节点属性。
   • 找到“高级”选项卡，其中应有“随机种子”设置项。
   • 输入一个固定的整数值作为随机种子，如12345，然后保存并运行模型。

   如果您使用的是SPSS Statistics而非Modeler，请查看相关文档或帮助文件，了解如何为CHAID分析设置随机种子。

2. 样本拆分方式： 如果在数据预处理阶段采用了随机抽样、交叉验证等涉及随机性的方法，不同的样本拆分可能导致结果差异。确保每次运行模型时，使用的训练集、验证集或测试集划分方式保持一致。如果使用了交叉验证，确认折叠数（k值）及折叠划分方式相同。

3. 数据排序与缺失值处理： 数据表的行顺序或缺失值处理方式也可能影响CHAID模型的结果。确保每次运行前，数据表按同一列（如ID）进行排序，并采用相同的缺失值填充策略（如删除、均值填充、众数填充等）。在SPSS中，可以使用“数据”菜单下的“排序个案”和“缺失值分析”功能进行相应操作。

4. 软件版本与更新： 使用不同版本的SPSS或未及时更新至最新补丁可能导致算法实现细节上的差异，进而影响模型结果。确保所有运行环境使用同一版本的SPSS，并已安装所有可用的更新。

5. 模型参数调整： 虽然您提到模型设置相同，但仍建议仔细检查CHAID节点的所有参数，包括但不限于最大树深度、节点最小样本数、显著性水平等，确保每次运行时这些参数的值完全一致。

6. 系统环境因素： 某些操作系统或硬件级别的因素（如CPU调度、内存分配等）可能微妙地影响到模型运行结果。尽量在相同的硬件和软件环境中重复实验。

通过上述策略的实施，应该能有效减少SPSS中CHAID决策树模型结果的不一致性。如果您仍遇到问题，建议记录每次运行的详细参数设置、数据预处理步骤及运行环境信息，以便进一步排查问题根源。