小さい値を設定するとツリーが深くなります。生成する設定が学習器で使用されます。つの分割基準のいずれかが満たされるまでツリーが分割されます。ときに、代理分岐をもつ決定木を成長させます。代理分岐はデータに欠損値があるときに使用します。メモ代理分岐を行うと、学習速度が低下し、メモリ使用量が増えます。アルゴリズム[11]を使用して木を成長させます。多くのレベルをもつ予測子を分割予測子として選択する傾向にあります。指定を検討してください。これらの指定では、各予測子とその応答との間、または各予測子ペアとその応答との間の関連についてのカイ二乗検定を実施します。値が最小になる予測子が特定のノードの分割予測子になります。選択を参照してください。メモ決定木をブースティングする場合、曲率検定または交互作用検定を使用する分割予測子の選択は推奨されません。場合、構文は次のとおりです。つの予測子変数が含まれます。行で表される観測値の数と同じ数になります。以上の名前と値のペアの引数を使用して追加オプションを指定します。弱学習器のタイプを指定できます。ページを参照してください。アンサンブル回帰の作成に関する基本的な例は、アンサンブル回帰に学習をさせるを参照してください。アンサンブル分類の作成に関する基本的な例は、アンサンブル分類に学習をさせるを参照してください。適用されるものがあります。どの名前と値のペアの引数がアンサンブルまたは弱学習器に適しているかを判断する基準は次のとおりです。テンプレートの名前と値のペアを使用して、弱学習器の特性を制御します。名前と値のペアの引数を使用して、アルゴリズムまたは構造のいずれかについてアンサンブル全体を制御します。既定より小さい値を設定します。既定より大きい値にします。