以 Figures 8.7–8.8、Table 8.4 建立與 Chapter 7 Logistic Regression 使用相同 Predictors 的 Titanic Decision Tree。
理解 Basic Growth Strategy、Predictor Types、Stopping Criteria 與 Decision Table Rules。
Target 為 Survived；Categorical Predictors 為 Embarked、Pclass、Sex；Continuous Predictors 為 Age、Fare、Parch、SibSp。
| 設定 | 原書內容 |
|---|---|
| Target | Survived |
| Categorical | Embarked、Pclass、Sex |
| Continuous | Age、Fare、Parch、SibSp |
| Growth Strategy | Basic |
| Maximum Branches per Split | 2 |
| Maximum Levels | 6 |
以 SAS VA Basic Strategy 自動依 Information Gain 進行 Split，將 Tree 轉為 Decision Table Rules，再檢查哪些 Variables 實際進入模型。
原書指出第一個 Split 為 Sex，下一個為 Pclass；Parch 在此 Basic Model 中沒有貢獻，原因與 Basic Settings 及 Split/Search Stopping Criteria 有關。
「未進入 Tree」不等於 Variable 在所有情境都無效；它可能只是沒有在目前 Growth Parameters 與 Stopping Criteria 下提供足夠額外資訊。
將原書 Decision Table Rules 轉成管理者可閱讀的規則清單，並區分「模型實際使用的 Predictor」與「輸入但未被 Tree 使用的 Predictor」。
Parch 沒有出現在 Basic Tree，可以直接斷言 Parch 與 Survival 無關嗎？
參考解答： 不可以。原書指出這是 Basic Settings 與 Split/Search Stopping Criteria 的結果，不能擴大解讀為一般性的無關。