决策树节点的结果主要看两点，一个是每一个叶子上所体现的概率，另一个是给出的变量重要性排名，前者是决策树所建立的规则，后者是进行控制时考虑的输入变量顺序。

感觉楼主可以参照spss modeler 决策树的结果，很类似的。

谢谢哈

能不能具体分析一下呢


F        299746 <= VALUE
AND DEBTINC  < 45.184804524
THEN
  NODE    :       5
  N       :      26
  1       :   76.9%
  0       :   23.1%

IF  DELINQ  IS ONE OF: 1 2 3 4 5 6 7 8 10 11 12 13 15
AND 45.184804524 <= DEBTINC
THEN
  NODE    :       7
  N       :     326
  1       :   82.8%
  0       :   17.2%

IF  DELINQ  IS ONE OF: 0 1 2 3 4 5
AND VALUE  <       299746
AND DEBTINC  < 45.184804524
THEN
  NODE    :       8
  N       :    3061
  1       :    6.2%
  0       :   93.8%

IF  DELINQ  IS ONE OF: 6 7 8 10 11 12 13 15
AND VALUE  <       299746
AND DEBTINC  < 45.184804524
THEN
  NODE    :       9
  N       :       9
  1       :  100.0%
  0       :    0.0%

IF  CLAGE  <        178.2
AND DELINQ  EQUALS 0
AND 45.184804524 <= DEBTINC
THEN
  NODE    :      10
  N       :     375
  1       :   64.8%
  0       :   35.2%

IF         178.2 <= CLAGE
AND DELINQ  EQUALS 0
AND 45.184804524 <= DEBTINC
THEN
  NODE    :      11
  N       :     196
  1       :   33.2%
  0       :   66.8%

用EM模块做的决策树对分析结果很不稳定，需要通过写代码提高稳定性！！比如将train和valid数据集的选择节点，重新换一个随机种子，这两个数据集的成员就不同了，树的结构就很可能不同了！