Treeウィンドウには、ディシジョンツリー、ツリーの概要、つららプロットが含まれています。
ヒント
ディシジョンツリーを移動するには、マウスとキーボードを使用します。
Shiftキーを押しながら、
Treeウィンドウの任意の場所をクリックして、ディシジョンツリーをウィンドウ内で移動します。お使いのマウスのスクロールホイールを使用してディシジョンツリーを拡大(ズームイン)および縮小(ズームアウト)します。拡大するには、スクロールアップし、縮小するには、スクロールダウンします。ズーム操作の中心は、カーソルの位置になります。
つららプロットのノードの色は、そのノードの予測水準を示しています。ノードをディシジョンツリーまたはつららプロットで選択すると、対応するノードが他の場所で選択されます。リーフノードを選択すると、そのノードは、リーフの統計量ウィンドウで選択されます。凡例は、モデルペインの下部にあります。
応答変数が尺度変数である場合、予測したビンを示すにはグラデーションを使用します。濃い色ほど、大きな値であることを示しています。
ポップアップメニューを開くには、Treeウィンドウで、ノードの外部を右クリックします。このメニューの最初の項目は、リーフ ID 変数を派生です。この項目をクリックすると、SAS Visual StatisticsでオブザベーションごとにそのリーフIDを含むカテゴリ変数が作成されます。この変数は、他のモデルで効果として使用できます。
別のポップアップメニューを開くには、ノードの内部を右クリックします。利用可能なメニューオプションは、リーフノードをクリックしたかどうかにより異なります。
リーフノードの場合、次のメニューオプションのいずれかを選択できます
Split
ディシジョンツリーの分割ウィンドウを開きます。ノードの分岐に使用する変数を選択するには、このウィンドウを使用します。選択した変数に基づいてノードを分岐するには、OKをクリックします。ノードを分岐しない場合は、キャンセルをクリックします。変数は、対数価値を基準として降順に並べ替えられます。
分岐の値が小さすぎるかまたは分岐がLeaf sizeプロパティに違反している場合、一部の変数は分岐では使用できません。
Split Best
Rapid growthが有効になっている場合は、最大の情報利得比を持つ変数に基づいてノードを分岐します。また、Rapid growthが無効になっている場合は、最大の情報利得を持つ変数に基づいてノードを分岐します。
学習
ディシジョンツリーの学習ウィンドウを開きます。リーフノードを2階層以上超えて学習するには、このウィンドウを使用します。最初に、学習に使用するすべての変数を選択します。ディシジョンツリーの学習ウィンドウで選択した変数のみ、学習で利用できます。サブツリーの最大深さプロパティで学習の最大深度を指定します。ディシジョンツリーの学習を実行するには、OKをクリックします。
他のノードの場合、選択したノードに続くすべてのノードを削除するには、剪定を選択します。これにより、選択したノードはリーフノードに変わります。ノードを刈り込んだ後に元に戻すには、復元を選択します。