- 多重方式专家页签应用于复杂模型构建。
- 允许构建嵌套模型，例如决策树中包含回归模型。
- 提供多种专家模式，如分类、回归和聚类。
- 可用于数据探索、模型开发和预测。
多重方式专家页签解析
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QUEST 节点的专家页签讲得挺细，尤其是图 21-35 那一段，配合 SPSS-Clementine 用起来还蛮顺的。你要是做分类模型，QUEST 节点就挺值得一看。对话框的配置项不多，但每一项都关键，稍微改动一下，输出结果就不一样。
专家页签里几个选项，其实就是在调参数，比如剪枝方式、分裂标准这些。不会太复杂，用过 CART 的应该一下子就能明白。对比来看，QUEST 对变量选择更敏感，适合你数据变量多的时候用。
哦对了，如果你还没搞明白其他节点的专家页签，建议把这些文章也看看：
TwoStep 节点汇总页签详解讲得也蛮细；多重方式专家页签解析则是进阶用法，挺有意思。
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图 21-52 展示了 TwoStep 节点对话框中的汇总页签。该页签提供了 TwoStep 聚类分析过程的概要信息，包括所选变量、聚类数量以及其他关键参数设置。
主要内容:
变量选择: 列出了用于聚类分析的变量。
聚类数量: 显示了算法找到的聚类数量。
其他参数: 汇总了其他重要的参数设置，例如距离度量、聚类准则等。
通过汇总页签，用户可以快速了解 TwoStep 聚类分析的关键配置信息，方便进行结果解读和模型调整。
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package menu;
import java.awt.event.ActionEvent;
import java.io.*;
import java.sql.*;
import oracle.sql.CLOB;
import com.runqian.report.cellset.*;
import com.runqian.report.ide.ReportFrame;
import com.runqian.report.ide.confi
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规则：具体描述了数据序列中的模式，例如“购买产品 A，然后购买产品 B”。
支持度：表示该规则在所有数据序列中出现的频率，体现了规则的普遍性。
置信度：衡量规则预测准确性的指标，表示在包含前项序列的情况下，出现后项序列的概率。
提升度：评估规则实际效用的指标，反映了相比随机情况下，该规则对预测结果的提升程度。
通过分析这些指标，用户可以快速识别出高价值的序列模式，例如哪些产品组合经常被一起购买，从而为市场营销、产品推荐等决策提供数据支持。
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你可以参考一些相关的文章，譬如QUEST节点专家页签，它了如何利用SPSS Clementine进行分类建模，内容相当详细。此外，还有多关于先验概率选项、散点图以及抽样节点的应用，挺适合初学者和有一定基础的开发者使用。，这些资源结合起来能你深入了解 CART 的使用方法和细节
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