Hi, I have a data set on credit rating for customers in a bank (Rating is 1 for defaulter, 0 = non-defaulter). I have 10 predictor variables (C1,C2,.....,C10) . I want to build a CHAID Tree using R for classification. How do I do this? For your perusal, the data set is attached. Thanks in advance. -Preetam -- Preetam Pal (+91)-9432212774 M-Stat 2nd Year, Room No. N-114 Statistics Division, C.V.Raman Hall Indian Statistical Institute, B.H.O.S. Kolkata. -------------- next part -------------- C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 Rating -24 -12 -1108 -4 5 12 -29 -109 -225 178 0 -150 -118 -5628 -7 15 83 -75 -303 -1167 859 1 -50 -31 -1984 -4 7 25 -36 -139 -409 308 0 -196 -135 -7454 -10 19 104 -105 -416 -1547 1139 0 -119 -78 -4607 -8 13 63 -70 -277 -955 707 1 -226 -146 -8563 -12 21 119 -116 -465 -1780 1305 0 -69 -52 -2684 -5 9 37 -46 -178 -553 416 0 -173 -119 -6571 -9 17 92 -90 -363 -1365 1004 0 -73 -43 -2895 -5 8 37 -50 -195 -598 449 0 -130 -92 -4950 -7 13 69 -69 -274 -1028 757 1 -31 -24 -1225 -2 4 17 -22 -81 -252 190 1 -109 -96 -4075 -5 12 62 -57 -224 -843 624 1 -38 -28 -1482 -3 4 21 -23 -93 -306 229 0 -27 -29 -1137 -3 5 16 -28 -103 -231 183 1 -34 -28 -1328 -3 4 19 -22 -89 -273 206 0 -31 -34 -1215 -3 4 19 -21 -85 -249 190 1 -59 -46 -2295 -5 8 32 -41 -157 -472 357 0 -201 -129 -7633 -10 19 106 -103 -410 -1586 1163 0 -312 -181 -11894 -17 29 160 -162 -646 -2475 1813 1 -85 -62 -3245 -5 10 46 -48 -189 -671 497 0 -51 -30 -2019 -4 6 26 -36 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42 -44 -172 -599 445 0 -57 -35 -2176 -5 6 30 -33 -128 -451 333 0 -184 -108 -7103 -11 18 95 -102 -405 -1475 1085 1 -31 -24 -1190 -2 4 17 -20 -76 -246 184 0 -16 -24 -681 -3 4 11 -21 -75 -135 112 0 -36 -24 -1466 -3 5 19 -27 -101 -303 228 0
On Sat, 16 Nov 2013, Preetam Pal wrote:> Hi, > > I have a data set on credit rating for customers in a bank (Rating is 1 > for defaulter, 0 = non-defaulter). I have 10 predictor variables > (C1,C2,.....,C10) . I want to build a CHAID Tree using R for > classification. How do I do this? For your perusal, the data set is > attached. Thanks in advance.The classical CHAID algorithm is implemented in a package on R-Forge: https://R-Forge.R-project.org/R/?group_id=343 However, this only supports categorical covariates and hence is not useful for your data. Alternatively, you might want to try out other packages for learning classification trees, e.g., partykit or rpart. See also http://CRAN.R-project.org/view=MachineLearning For your data you could do: ## read data with factor response d <- read.table("text.txt", header = TRUE) d$Rating <- factor(d$Rating) ## ctree library("partykit") ct <- ctree(Rating ~ ., data = d) plot(ct) ## rpart library("rpart") rp <- rpart(Rating ~ ., data = d, control = list(cp = 0.02)) plot(as.party(rp)) ## evtree library("evtree") set.seed(1) ev <- evtree(Rating ~ ., data = d, maxdepth = 5) plot(ev) All methods agree that the decisive split is in C2 at about -110. And possibly you might be able to infer some more splits for the < -110 subsample but there the methods disagree somewhat. Best, Z> -Preetam > > -- > Preetam Pal > (+91)-9432212774 > M-Stat 2nd Year, Room No. N-114 > Statistics Division, C.V.Raman > Hall > Indian Statistical Institute, B.H.O.S. > Kolkata. >