構造化/階層的/マルチレベルの予測子を考慮した決定木を構築する方法はありますか？

構造化/階層的/マルチレベルの予測子を考慮した決定木を構築する方法はありますか？たとえば、相互作用にドメインの知識や制約を課すことができますか？

メトリック応答がある場合は、SelaおよびSimonoffによるRE-EMツリーがあります（Machine Learning、86、169-207）。Rパッケージはと呼ばれREEMtreeます。これは、ランダムな効果を持つパネルデータを対象としていますが、他の階層的にネストされた/マルチレベルのデータにも使用できるはずです。

固定効果モデルにドメインの専門知識を含めることに問題がなければ、モデルベースの再帰的分割をparty::mob関数で使用することもできます。