关于分区当使用来自检验 a、b、c 和 d 的连续变量区分 A 和 B 时，我们采用分割法来评估这四个检验的贡献。然而，像 (a) 和 (b) 这样的因素在多个分割中重复出现，使分析变得复杂。我们如何调整设置以防止特定因素被过于频繁地选中？请附上实际结果和理想结果的图像。请回答问题。谢谢。
基础数据分析与建模macOS回复：关于分区因子 (a) 和 (b) 反复出现，因为它们是最佳选择（能够解释目标变量的最大变异）。你为什么要覆盖它？你是如何得出“理想”树的？
选择相同的因子可能是因为这些因子与目标变量之间存在更多的线性关系。为了近似这种线性关系，需要进行多次拆分。
JMP 没有自动方法告诉您只使用一个变量进行一次拆分，而这似乎是您想要的。事实上，这个想法与您构建树的方式相反。但是，JMP 允许您手动构建树，您可以决定基于哪些变量进行拆分以及在何处进行拆分。
进入平台后，点击您想要添加拆分的叶子节点的红色箭头。如果您选择“特定拆分”，则可以指定输入的因子和级别。通过这种方式，您可以构建任何您想要的树。请记住，如果您覆盖默认算法，您的树将不再是最佳拟合树。
