為什麼我的決策樹在同一分支中有重複的屬性？大家好。只是想知道是否有人知道為什麼決策樹（在下面的情況下）選擇噴嘴氣壓 >42.09，然後通過再次選擇和分割噴嘴氣壓而在下一個節點中出現矛盾？我的理解是，一旦屬性被分割，在後續的分支中就不應該再考慮它。我使用 10 倍交叉驗證，保留率為 30%。我假設因為我有連續數據和名義數據，JMP 使用 CART 演算法？
預測建模和機器學習回复：為什麼我的決策樹在同一個分支中有重複的屬性？@Dan_Obermiller值得慶幸的是，我不必在這方面給出實際的指導，但它讓我思考如果我看到這種連續的“雙重分裂”，我會做些什麼。
@ DiedrichSchmidt 我現在開始理解它了：如果壓力在 42 到 45 之間，那麼發生窒息的可能性很高。 如果壓力大於 45，則發生阻塞的可能性為 38%。 我掛斷了 > 42 和 > 45，這在現實世界中毫無意義。 這一切都取決於您如何讀取同一參數的拆分。 在這種情況下無需使用 ANN，因為我不打算創建模型——而只是識別重要變量、它們各自的分裂點以及對響應變量的潛在影響（通過小樹深度和最小過度擬合）。
謝謝大家的意見！回复：為什麼我的決策樹在同一個分支中有重複的屬性？你好@科姆,
對於某些值 >=42 和 >=45 的決定，仍然具有邏輯意義。 如果響應 Y >=45，它仍然同時 >=42 並滿足邏輯決策拆分。 我認為更有目的性的問題是這種額外的分裂是否有意義。 如果您使用的是保留（驗證部分）或在 Y 輸出上分層的驗證列，您應該能夠自動拆分決策樹，並且應該將樹減少到所需的最小拆分數為驗證數據取最高的 R2。 話雖這麼說，但您仍想根據您正在使用的科學確定這種拆分對於數據是否合理。
您是否正在使用決策樹來尋找預測模型？ 如果是這樣，您可能想使用其他平台（如 NN 等）來執行此操作，以查看哪個模型實際上使用測試數據集預測得最好。
祝你好運！，
DS
回复：為什麼我的決策樹在同一個分支中有重複的屬性？預測變量是一個連續變量。 如果與響應存在線性關係，則可能需要對該預測變量進行多次拆分才能近似該關係。
回复：為什麼我的決策樹在同一個分支中有重複的屬性？哦，如果是二次關係呢？ 你認為在那種情況下樹的分裂會是什麼樣子？
回复：為什麼我的決策樹在同一個分支中有重複的屬性？我認為只有您才能確定 42 到 45 的拆分是否具有實際意義。 但是要理解同一變量的多次拆分，假設您遇到 Y 和 X 之間的關係是線性的情況。 因此，例如，我們知道 Y=10+20*X。 在現實世界中，我們不知道這個真實模型，因此如果您將樹擬合到具有這種關係的數據，您將獲得 X 的多個拆分。 這是樹可以嘗試模仿連續線性關係的唯一方法。
回复：為什麼我的決策樹在同一個分支中有重複的屬性？嗨，迪德里希。 非常感謝您抽出時間回复。 首先，你是對的——以我寫郵件的速度，我錯誤地寫了 k-fold AND holdback。 我確實嘗試了兩者，並得到了一些相似的結果。
決策樹遵循 IF x AND y THEN z 邏輯對數據進行分類。 我明白我t 在氣壓 >=42 時進行第一次拆分，我可以接受 >=42 AND <45 現在有意義（事實上，這是我第一次看到決策樹將相同的屬性指定為 2值）。 話雖如此，>=42 AND >=45 根本沒有任何實際意義。 你同意？
基蘭
回复：為什麼我的決策樹在同一個分支中有重複的屬性？你好@科姆,
我不知道 JMP 在拆分決策樹時使用的確切算法，但是，從概念上講，它按預期工作並且沒有自相矛盾。 如果查看決策樹的其他部分，您會發現其他屬性也被多次使用。 沒有多次使用的是相同的值。
在您的示例中，在氣壓 >=42 的節點處，JMP 只是將其用作分離數據的決策點。 在下一個節點，JMP 表示對於氣壓 >=42 的所有這些實例，它會在氣壓仍然 >=42 但為（>=42 且還 <45）或它是（ >=42 和 >45)。
您如何同時使用 10 折交叉驗證和 30% 的保留率。 通常，您只會使用一種類型的驗證方法。
DS
