MDT的rules参数设置

MDT是一种基于决策树的模型解释技术，可以用于特征重要性分析、模型可解释性分析、异常检测等应用场景。其中，rules参数是指决策树节点的阈值规则。具体来说，rules参数有以下几种设置：

1. "none"：表示不使用任何规则，即仅考虑特征重要性；

2. "greedy"：表示使用贪心算法生成决策树，并采用默认的阈值规则，即左闭右开区间，例如：[a, b)表示数值在a和b之间的样本会被划分到该节点的左子树中，数值在b和正无穷之间的样本会被划分到该节点的右子树中；

3. "quantile"：表示使用分位数作为阈值规则，即将特征值按照从小到大的顺序排列，然后将其分成若干份，每份中的特征值作为该节点的阈值；

4. "exact"：表示使用穷举法生成决策树，并采用精确的阈值规则，即将所有可能的阈值都尝试一遍，选择最优的阈值作为该节点的阈值。

需要注意的是，rules参数的设置会影响决策树的生成速度、模型效果和可解释性，需要根据具体场景进行选择。