關於分區當使用測試 a、b、c 和 d 的連續變數區分 A 和 B 時，我們採用分區來評估這四個測試的貢獻。然而，像 (a) 和 (b) 這樣的因素在多個分割中反覆出現，使分析變得複雜。我們如何調整設定以防止特定因素被選擇過於頻繁？附上實際結果和理想結果的圖像。請回答這個問題。謝謝。
基礎資料分析與建模macOS回覆：關於分區因素 (a) 和 (b) 反覆出現，因為它們是最好的因素（解釋目標變數中的大多數變化）。為什麼要覆蓋它？您是如何得到「理想」樹的？
可能會選擇相同的因素，因為因素和目標變數之間有更多的線性關係。需要進行多次分割才能近似此線性關係。
沒有自動的方法告訴 JMP 使用變數僅進行一次拆分，而這似乎是您想要的。事實上，這個想法與你建造樹的方式相反。但是，JMP 確實允許您手動建立樹，您可以在其中決定要拆分的變數以及在何處拆分它們。
進入平台後，點選想要新增分割的葉子的紅色箭頭。如果您選擇“特定拆分”，您可以指定輸入的因素和等級。透過這種方式，您可以建立任何您想要的樹。請記住，如果您覆蓋預設演算法，您的樹將不再是最合適的樹。
