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如何添加 R 平方來控制決策樹代碼中的分區？

以Boston housing.jmp為例，通過調整JSL代碼中的“Minimum Size Split”和“Split Best”參數來控制決策樹的自動Partition。

Partition(
Y( :mvalue ),
X( :crim, :zn, :indus, :chas, :nox, :rooms, :age, :distance, :radial, :tax, :pt, :b, :lstat ),
Validation Portion( 0.3 ),
Minimum Size Split( 2 ),
Split Best( 1000 )
);

但是經過上面的代碼計算，驗證組的R平方<0。

通常在Partition平台上進行驗證組的決策樹模型中，在驗證組的R方<0之前會自動停止Partition。

看起來我要添加到我的代碼中以驗證組 R 平方停止分裂，但我不知道該怎麼做。我只找到了手冊。謝謝！

https://www.jmp.com/support/help/13-2/Example_of_a_Continuous_Response.shtml

……找到的解決方案有四個分裂。 拆分歷史圖顯示在四次拆分後驗證數據集沒有進一步改進。 驗證數據的 RSquare 值為 0.39 不支持將該模型作為疾病進展的強預測因子。 分區圖中分區間的散點進一步表明該模型不能很好地分離 Y 水平。……

回复：如何添加 R 平方來控制決策樹代碼中的分區？

請教專業人士：如何編寫代碼使JSL的結果與平台上自動執行的決策樹Partition結果一致？非常感謝！

 

回复：如何添加 R 平方來控制決策樹代碼中的分區？帖子裡沒有編輯功能，應該是“Rsquare”，我寫的是“Rsquare”，希望你能理解，謝謝！