ディシジョンツリーのプロパティ

名前

このモデルの名前を指定します。

最大枝数

ノードを分岐する場合に許容されるブランチ(枝)の最大数を指定します。

最大レベル

ディシジョンツリーの最大深度を指定します。

リーフのサイズ

1つのリーフノードに割り当てることができるオブザベーションの最大数を指定します。

Response bins

尺度応答変数のカテゴリ分けに使用するビン数を指定します。

Predictor bins

尺度変数である予測変数のカテゴリ分けに使用するビン数を指定します。

剪定

ツリーの刈り込みアルゴリズムの刈り込みの強度を指定します。より刈り込みが強いアルゴリズムは、小さなディシジョンツリーを作成します。大きな値ほど、より刈り込みが強いということになります。

Rapid growth

情報利得比とk平均法による高速検索方式を使用してディシジョンツリーを拡大できます。無効になっている場合は、情報利得と貪欲法による検索方式が使用されます。この場合、一般的に大きなツリーが生成されるため、より多くの時間を要します。

Include missing

欠損値のあるオブザベーションを含めることができます。カテゴリ変数の場合、欠損値は変数自身の階層に割り当てられます。尺度変数の場合、欠損値は、最小の利用可能なマシン値(負の無限大)に割り当てられます。

予測変数の再利用

予測変数に基づいて、同じブランチ(枝)で2つ以上の分岐が可能となります。

Frequency

ノードに含まれるオブザベーションの数または割合をノードで通知するかを指定します。

評価

Use default number of binsでは、デフォルトのビン数を使用するか、独自の値を設定するかを指定します。デフォルトでは、尺度変数は、20のビンにグループ化されます。
Use default number of binsプロパティが選択されていない場合には、Numberに、使用するビン数を指定します。5～100の範囲の整数値を指定する必要があります。
Prediction cutoffでは、計算される確率がイベントとみなされる値を指定します。
Toleranceには、パーセンタイル値を推定する反復アルゴリズムの収束の決定に使用する許容値を指定します。アルゴリズムの精度を高めるには、より小さな値を指定します。

Show diagnostic plots

リーフの統計量ウィンドウおよび評価ウィンドウをモデルペインに表示するかどうかを指定します。

ツリーの概要を表示

ツリーの概要を表示します。ツリーの概要を使用すると、大きなディシジョンツリーでもすばやく移動できます。ディシジョンツリーの特定の領域を拡大表示すると、ツリーの概要には、ディシジョンツリー全体が表示され、拡大表示している領域が強調表示されます。ディシジョンツリーの表示を変更するには、強調表示されている領域をクリックしてドラッグします。ディシジョンツリー全体を表示するには、ツリーの概要の左上隅にある zoom to fit icon

アイコンをクリックします。ツリーの概要を最小化するには、ツリーの概要の左上隅にある minimize tree icon

アイコンをクリックします。