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apriorinode プロパティー
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apriorinode プロパティー

最終更新: 2025年2月11日
apriorinode プロパティー

Apriori ノード・アイコンApriori ノードで、データからルール・セットを抽出し、情報内容が最も充実したルールを引き出します。 Apriori には、5 種類のルール選択方法があり、高度なインデックス作成方法を使用して、大きなデータ・セットが効率的に処理されます。 大きな問題の場合は、一般に、Apriori の方が高速に学習できます。保持できるルール数に特に制限はありません。また、最大 32 の前提条件を持つルールを処理できます。 Apriori では、入力フィールドと出力フィールドをすべてカテゴリー型にする必要がありますが、このタイプのデータ用に最適化されているため、パフォーマンスが向上します。

例

node = stream.create("apriori", "My node")
# "Fields" tab
node.setPropertyValue("custom_fields", True)
node.setPropertyValue("partition", "Test")
# For non-transactional
node.setPropertyValue("use_transactional_data", False)
node.setPropertyValue("consequents", ["Age"])
node.setPropertyValue("antecedents", ["BP", "Cholesterol", "Drug"])
# For transactional
node.setPropertyValue("use_transactional_data", True)
node.setPropertyValue("id_field", "Age")
node.setPropertyValue("contiguous", True)
node.setPropertyValue("content_field", "Drug")
# "Model" tab
node.setPropertyValue("use_model_name", False)
node.setPropertyValue("model_name", "Apriori_bp_choles_drug")
node.setPropertyValue("min_supp", 7.0)
node.setPropertyValue("min_conf", 30.0)
node.setPropertyValue("max_antecedents", 7)
node.setPropertyValue("true_flags", False)
node.setPropertyValue("optimize", "Memory")
# "Expert" tab
node.setPropertyValue("mode", "Expert")
node.setPropertyValue("evaluation", "ConfidenceRatio")
node.setPropertyValue("lower_bound", 7)
表 1. apriorinode プロパティー
apriorinodeプロパティー 値 プロパティーの説明
consequents フィールド Apriori モデルは標準的な対象フィールドおよび入力フィールドの結果と条件を使用します。 重みフィールドおよび度数フィールドは使用しません。 詳しくは、 モデル作成ノードの共通プロパティー を参照してください。
antecedents [field1 ... fieldN]  
min_supp 数値  
min_conf 数値  
max_antecedents 数値  
true_flags フラグ  
optimize Speed
Memory		  
use_transactional_data フラグ  
contiguous フラグ  
id_field string  
content_field string  
mode Simple Expert  
evaluation RuleConfidence
DifferenceToPrior
ConfidenceRatio
InformationDifference
NormalizedChiSquare		  
lower_bound 数値  
optimize Speed
Memory		 モデル作成が速度とメモリーのどちらにより最適化されるかを指定します。
rules_without_antececents ブール値 結果 (アイテムまたはアイテムのセット) のみを含むルールを許可するときに選択します。 これは、共通アイテムまたはアイテムのセットを決定するために調査する場合に役立ちます。 例えば、cannedvegは、cannedvegがデータ内の一般的な発生であることを示す前提条件のない単一アイテム・ルールです。