The arboretum procedure

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The ARBORETUM Procedure

The default value is 10,000. See the

“Within Node Training Sample”

section on page

46 for more detail.

PRUNE Statement

PRUNE NODES=

nodeids

| LEAVES n

> <

/ DROPVARS=

names

>

;

The PRUNE statement is an interactive training statement that deletes all nodes de-

scendent to any node in the list of node identifiers, nodeids. The splitting rules in the

nodes remain available as candidate rules unless the KEEPRULES= or DROPVARS=

option deletes them. A subsequent SEARCH, SPLIT, or TRAIN statement will use

the remaining rules instead of performing a new search. The NODES=LEAVES op-

tion deletes no nodes, but deletes rules from the current leaves as the KEEPRULES=

and DROPVARS= options specify.

DROPVARS= names

deletes rules based on any of the named input variables.

KEEPRULES= n

requests to keep only the top n ranked rules in nodes nodeids. By default, all the

rules are kept. The PRUNE statement deletes any rules using input variables in the

list names before before considering the KEEPRULES= option.

REDO Statement

REDO ;

The REDO statement is an interactive training statement that reverses a previous

UNDO statement. These statements can work in series in that a series of REDO

statements will reverse a series of UNDO statements. If a previous UNDO state-

ment is followed by any statement other than an UNDO or REDO, then REDO does

nothing.

SAVE Statement

SAVE < options > ;

The SAVE statement outputs tree information into SAS data sets. Unless otherwise

stated, the information describes a subtree selected in the ASSESS or SUBTREE

statement, which may omit nodes from the largest tree in the sequence.

IMPORTANCE= SAS-data-set

names the output data set to contain the variable importance.

See the section

“IMPORTANCE= Output Data Set”

on page 54 for more information.

MODEL= SAS-data-set

names the output data set to encode the information necessary for use with the

INMODEL= option in a subsequent invocation of the ARBORETUM procedure. The

output data set may also be input to the Enterprise Miner Tree Desktop Application

for a visual display. The section

“Enterprise Miner Tree Desktop Application”

on

page 8 describes the Desktop Application.

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SCORE Statement

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NODES=nodes

specifies what nodes to output in the NODESTAT=, PATH=, and RULES= data

sets. By default, the NODESTAT= and RULES= data sets contain information for

all nodes, and the PATH= data set contains information for all leaves in the current

subtree.

NODESTAT= SAS-data-set

names the output data set to contain node information.

See the section

“NODESTATS= Output Data Set”

on page 56 for more information.

PATH= SAS-data-set

names the output data set describing the path to nodes. See the section

“PATH=

Output Data Set”

on page 57 for more information.

RULES= SAS-data-set

names the output data set describing the splitting rules. See the section

“RULES=

Output Data Set”

on page 58 for more information.

SEQUENCE= SAS-data-set

names the output data set to contain statistics on each subtree in the sequence of

subtrees. See the section

“SEQUENCE= Output Data Set”

on page 61 for more

information.

SUMMARY= SAS-data-set

names the output data set to contain summary statistics. For categorical targets, the

summary statistics consists of the counts and proportions of observations correctly

classified. For interval targets, the summary statistics include the average square

error and R-squared ( = 1 - average squared error / sum of square errors from the

prediction).

SCORE Statement

SCORE < options > ;

The SCORE statement reads a data set containing the input variables used by the tree

and outputs a data set containing the original variables plus new variables to contain

predictions, residuals, decisions, and leaf assignments. The SCORE statement may

be repeated.

DATA=SAS-data-set

names the input data set. If the DATA= option is absent, the procedure uses the

training data.

DUMMY

causes the OUT= data set to contain dummy variables, –i–, for i = 1, 2, ..., L, where

L is the number of leaves. The value of the dummy variable –i– is 1 for observations

assigned exclusively to leaf i, and 0 for observations not in leaf i. For observations

distributed over more than one leaf, –i– equals the proportion of the observation

assigned the leaf i. The default is NODUMMY, suppressing the creation of dummy

variables.

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The ARBORETUM Procedure

NODES=nodes

lists the nodes containing the observations to score. If an observation is not assigned

to any node in the list, it does not contribute to the fit statistics and is not output. The

default is to use all the observations.

NOLEAFID

suppresses the creation of variables –NODE– and –LEAF– containing the node

and leaf identification numbers of the leaf to which the observation is assigned. The

variables are created by default.

NOPREDICTION

suppresses the generation of prediction variables, such as P–*. The default is

PREDICTION, requesting prediction variables.

OUT=SAS-data-set

names the output data set to contain the scored data. If the OUT= option is absent,

the ARBORETUM procedure creates a data set name using the DATAn convention.

Specify OUT=–NULL– to avoid creating a scored data set. The

“SCORE Statement

OUT= Output Data Set”

section on page 59 describes the variables in the OUT= data

set.

OUTFIT=SAS-data-set

names the output data set to contain the fit statistics.

ROLE=TRAIN | VALID | TEST | SCORE

specifies the role of the input data set, and determines the fit statistics to compute. For

ROLE=TRAIN, VALID, or TEST, observations without a target value are ignored.

SEARCH Statement

SEARCH < options > ;

The search statement is an interactive training statement that searches for splitting

rules in leaves. It behaves like the TRAIN statement except no branches are formed.

The options for the SEARCH statement are the same as those for the TRAIN state-

ment.

SETRULE Statement

SETRULE NODE=

id

VAR=

var

<

missing > < /var-values>

;

The SETRULE statement is an interactive training statement that specifies the pri-

mary candidate splitting rule for leaf node id. If the node already has a candidate rule

for the variable specified in the VAR= option, and the missing and var-values options

are omitted, then the candidate rule for the variable is set to the primary candidate

rule for the node. Otherwise, variable values must be assigned to branches using the

var-values

option or the MISSONLY missing option. The SEARCH statement is use-

ful for finding good variable values for a splitting rule. The options in the SETRULE

statement are the same as in the SPLIT statement. Unlike the SPLIT statement, the

SETRULE statement does not search for a split, does not create branches, and re-

quires the VAR= option.

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