决策树属性
决策树具有以下属性：
名称
用于为此模型指定名称。
最大分支数
指定拆分节点时所允许的最大分支数。
最大级别数
指定决策树的最大深度。
叶大小
指定叶节点中允许的最小观测数。
响应箱
指定用于对某个测度响应变量进行分类的箱数。
预测值箱数
指定用于对作为测度变量的某个预测值进行分类的箱数。
修剪
指定树修剪算法的严格性。算法越严格，所创建的决策树越小。值越大，越严格。
快速生长
使您可以为决策树生长使用信息增益比和 k 均值快速搜索方法。禁用后，将使用信息增益和贪婪搜索方法，这通常会生成更大的树，并且需要更多时间进行创建。
包括缺失值
使您可以包含具有缺失值的观测。对于类别变量，会将缺失值分配至其自身的水平。对于测度变量，缺失值分配至最小可用机器值（负无限大）。
重用预测值
根据预测值，在同一分支中允许多次拆分。
频数
指定节点是否报告它们包含的观测数，或者它们包含的观测的百分比。
评估
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使用默认箱数指定是使用默认箱数还是设置自己的值。默认情况下，测度变量分组为 20 箱。
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数值指定未选定使用默认箱数属性时要使用的箱数。您必须指定 5 与 100 之间的整数值。
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预测截止值指定达到何值时将计算概率视为事件。
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容差指定一个容差值，用于确定可估计百分位数的迭代算法的收敛。指定一个较小的值可以提高算法精度。
显示诊断图
指定是否在模型窗格中显示叶统计量和评估窗口。
显示树概览
显示树概览。通过树概览可以快速导航大型决策树。在放大以查看决策树的特定区域时，树概览会显示整个决策树，并突出显示您正在查看的区域。您可以点击并拖动突出显示的区域，以更改决策树的显示。点击树概览左上角的
可查看整个决策树。点击树概览左上角的 
可最小化树概览。
可查看整个决策树。点击树概览左上角的 可最小化树概览。