Al distinguir entre A y B utilizando variables continuas de las pruebas a, b, c y d, empleamos la partición para evaluar la contribución de estas cuatro pruebas. Sin embargo, factores como (a) y (b) aparecen repetidamente en múltiples divisiones, lo que complica el análisis. ¿Cómo podemos ajustar la configuración para evitar que se seleccionen factores específicos con demasiada frecuencia? Adjunte los resultados reales y una imagen de los resultados ideales. Por favor, responda la pregunta. Gracias.
Los factores (a) y (b) aparecen repetidamente porque son los más adecuados (explican la mayor variación en la variable objetivo). ¿Por qué querrías anularlos? ¿Cómo llegaste a tu árbol "ideal"?
Es probable que se elijan los mismos factores porque existe una relación más lineal entre ellos y la variable objetivo. Se requieren muchas divisiones para aproximar esa relación lineal.
No hay una forma automática de indicarle a JMP que use una variable para dividir solo una vez, que es lo que parece querer. De hecho, esa idea contradice la forma de construir un árbol. Sin embargo, JMP permite construir un árbol manualmente, donde se decide qué variables dividir y dónde.
Al acceder a la plataforma, haga clic en la flecha roja de la hoja donde desee agregar una división. Si elige "División específica", puede especificar el factor y el nivel de entrada. De esta manera, puede construir el árbol que desee. Recuerde que su árbol dejará de ser el más adecuado si anula el algoritmo predeterminado.
