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雷达卡
以下在SAS的EM中通过一个案例来说明决策树选择重要变量的过程：
整体流程图
上图中从左到右分别为步骤1-4，其中步骤4是神经网络，其实不重要，重要的是前3步，第4步可以是其他节点。
选择案例数据
插入Input Data Source 节点，选择SAMPSIO.HMEQ作为源数据，并点Change钩上Use complete data as sample选择全部数据用作后续操作。
设置训练、验证数据比例
训练：67%，验证：33%
决策树设置
打开决策树设置，唯一要更改的是上图中圈红的地方，从0改成2（备选规则存储）。
然后关闭后运行决策树，运行结束后右键查看决策树结果：
在Score页面中子页面Variable Selection中可以看到变量的重要性排序。
小结
好处是先把作用不大的变量直接筛选掉，跟在这个决策树后面的节点默认会排除掉决策树中已经rejected的变量。
如果变量特别多的时候，这种方法特别有效。
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