Propriétés de autodataprepnode

Dernière mise à jour : 11 févr. 2025

Icône de noeud de préparation automatique des données Le noeud Auto Data Prep (ADP) peut analyser vos données et identifier les correctifs, filtrer les champs qui sont problématiques ou qui ne sont pas susceptibles d'être utiles, dériver de nouveaux attributs le cas échéant et améliorer les performances grâce à des techniques de filtrage et d'échantillonnage intelligentes. Vous pouvez utiliser le noeud de manière totalement automatisée, en laissant le noeud choisir et appliquer les corrections, ou vous pouvez prévisualiser les modifications avant qu'elles ne soient mises en place et les accepter, les rejeter ou les modifier selon les besoins.

Exemple

node = stream.create("autodataprep", "My node")
node.setPropertyValue("objective", "Balanced")
node.setPropertyValue("excluded_fields", "Filter")
node.setPropertyValue("prepare_dates_and_times", True)
node.setPropertyValue("compute_time_until_date", True)
node.setPropertyValue("reference_date", "Today")
node.setPropertyValue("units_for_date_durations", "Automatic")

Tableau 1. propriétés de autodataprepnode
`autodataprepnode`propriétés	Type de données	Description de la propriété
`objective`	`Balanced` `Speed` `Accuracy` `Custom`
`custom_fields`	option	Si la valeur est définie sur true (vrai), elle permet de spécifier les champs cible, entrée et d'autres champs pour le noeud actuel. Si elle est définie sur false (faux), les paramètres actuels provenant d'un noeud type en amont sont utilisés.
`target`	Zone	Spécifie un champ cible unique.
`inputs`	[field1 ... fieldN]	Champs d'entrée ou prédicteur utilisés par le modèle.
`use_frequency`	option
`frequency_field`	Zone
`use_weight`	option
`weight_field`	Zone
`excluded_fields`	`Filter` `None`
`if_fields_do_not_match`	`StopExecution` `ClearAnalysis`
`prepare_dates_and_times`	option	Contrôle l'accès à tous les champs date et heure
`compute_time_until_date`	option
`reference_date`	`Today` `Fixed`
`fixed_date`	Date
`units_for_date_durations`	`Automatic` `Fixed`
`fixed_date_units`	`Years` `Months` `Days`
`compute_time_until_time`	option
`reference_time`	`CurrentTime` `Fixed`
`fixed_time`	Heure
`units_for_time_durations`	`Automatic` `Fixed`
`fixed_time_units`	`Hours` `Minutes` `Seconds`
`extract_year_from_date`	option
`extract_month_from_date`	option
`extract_day_from_date`	option
`extract_hour_from_time`	option
`extract_minute_from_time`	option
`extract_second_from_time`	option
`exclude_low_quality_inputs`	option
`exclude_too_many_missing`	option
`maximum_percentage_missing`	number
`exclude_too_many_categories`	option
`maximum_number_categories`	number
`exclude_if_large_category`	option
`maximum_percentage_category`	number
`prepare_inputs_and_target`	option
`adjust_type_inputs`	option
`adjust_type_target`	option
`reorder_nominal_inputs`	option
`reorder_nominal_target`	option
`replace_outliers_inputs`	option
`replace_outliers_target`	option
`replace_missing_continuous_inputs`	option
`replace_missing_continuous_target`	option
`replace_missing_nominal_inputs`	option
`replace_missing_nominal_target`	option
`replace_missing_ordinal_inputs`	option
`replace_missing_ordinal_target`	option
`maximum_values_for_ordinal`	number
`minimum_values_for_continuous`	number
`outlier_cutoff_value`	number
`outlier_method`	`Replace` `Delete`
`rescale_continuous_inputs`	option
`rescaling_method`	`MinMax` `ZScore`
`min_max_minimum`	number
`min_max_maximum`	number
`z_score_final_mean`	number
`z_score_final_sd`	number
`rescale_continuous_target`	option
`target_final_mean`	number
`target_final_sd`	number
`transform_select_input_fields`	option
`maximize_association_with_target`	option
`p_value_for_merging`	number
`merge_ordinal_features`	option
`merge_nominal_features`	option
`minimum_cases_in_category`	number
`bin_continuous_fields`	option
`p_value_for_binning`	number
`perform_feature_selection`	option
`p_value_for_selection`	number
`perform_feature_construction`	option
`transformed_target_name_extension`	chaîne
`transformed_inputs_name_extension`	chaîne
`constructed_features_root_name`	chaîne
`years_duration_ name_extension`	chaîne
`months_duration_ name_extension`	chaîne
`days_duration_ name_extension`	chaîne
`hours_duration_ name_extension`	chaîne
`minutes_duration_ name_extension`	chaîne
`seconds_duration_ name_extension`	chaîne
`year_cyclical_name_extension`	chaîne
`month_cyclical_name_extension`	chaîne
`day_cyclical_name_extension`	chaîne
`hour_cyclical_name_extension`	chaîne
`minute_cyclical_name_extension`	chaîne
`second_cyclical_name_extension`	chaîne