树形窗口包含决策树、树概览和冰柱图。
提示
要导航决策树，您可以使用鼠标和键盘。按住
Shift 键并点击
树形窗口中的任意位置，可在该窗口中移动决策树。使用鼠标滚轮可放大和缩小决策树。向上滚动可放大，向下滚动可缩小。缩放以光标所在的位置为中心。
冰柱图中节点的颜色表示节点的预测水平。在决策树或冰柱图中选择节点时，将在其他位置选择对应的节点。选择叶节点时，该节点会在叶统计量窗口中选中。模型窗格底部提供了一个图例。
响应变量为测度变量时，将使用渐变来表示预测箱。颜色越深，表示值越大。
在树形窗口中某个节点的外部右击可打开一个弹出菜单。该菜单中的第一项是派生叶 ID 变量。若点击此项，则 SAS Visual Statistics 会创建一个包含每个观测的叶 ID 的类别变量。您可以在其他模型中将此变量用作效应。
在某个节点内右击可打开另一个弹出菜单。可用的菜单选项取决于您是否点击了叶节点。
对于叶节点，您可以从以下菜单选项中进行选择：
拆分
打开拆分决策树窗口。使用此窗口可以选择用于拆分节点的变量。点击确定可根据选定的变量拆分该节点。点击取消则不拆分该节点。变量按其对数价值以降序排序。
若拆分的值太小或拆分与叶大小属性冲突，则一些变量不适用于拆分。
拆分最佳
启用了快速生长时，将根据具有最佳信息增益比的变量拆分节点。此外，禁用了快速生长时，将根据具有最佳信息增益的变量拆分节点。
训练
打开训练决策树窗口。使用该窗口可训练在叶节点之外的多个水平。首先，选择您希望可用于训练的每个变量。只有在训练决策树窗口中选择的变量才可用于训练。在子树的最大深度属性中指定训练的最大深度。点击确定训练决策树。
对于其他节点，选择修剪以删除在选定节点之后的所有节点。这会将选定节点变为叶节点。修剪某个节点后，您可以选择恢复以撤销修剪。