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autoclusternode プロパティー
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autoclusternode プロパティー

最終更新: 2025年2月11日
autoclusternode プロパティー

自動クラスター・ノード・アイコン自動クラスタリング・ノードは、同様の特性を持つレコードのグループを識別するクラスタリング・モデルを推定し、比較します。 ノードは他の自動化モデル作成ノードと同じように動作し、複数の組み合わせのオプションを単一のモデル作成の実行で検証できます。 モデルは、クラスター・モデルの有用性をフィルタリングおよびランク付けする基本的な指標を使用して比較し、特定のフィールドの重要度に基づいて指標を提供します。

例

node = stream.create("autocluster", "My node")
node.setPropertyValue("ranking_measure", "Silhouette")
node.setPropertyValue("ranking_dataset", "Training")
node.setPropertyValue("enable_silhouette_limit", True)
node.setPropertyValue("silhouette_limit", 5)
表 1. autoclusternode プロパティー
autoclusternodeプロパティー 値 プロパティーの説明
evaluation フィールド
注: 自動クラスター・ノードのみ。 重要度の値を計算するフィールドを識別します。 あるいは、クラスターがこのフィールドの値をどの程度区別しているか、したがってモデルがこのフィールドをどの程度正確に予測するかを識別するために使用できます。
ranking_measure Silhouette Num_clusters Size_smallest_cluster Size_largest_cluster Smallest_to_largest Importance  
ranking_dataset Training Test  
summary_limit 整数 レポートに一覧するモデルの数。 1 と 100の間の整数を指定します。
enable_silhouette_limit フラグ  
silhouette_limit 整数 0 と 100 の間の整数です。
enable_number_less_limit フラグ  
number_less_limit 数値 0.0 と 1.0 の間の実数。
enable_number_greater_limit フラグ  
number_greater_limit 数値 1 以上の整数。
enable_smallest_cluster_limit フラグ  
smallest_cluster_units Percentage Counts  
smallest_cluster_limit_percentage 数値  
smallest_cluster_limit_count 整数 1 以上の整数。
enable_largest_cluster_limit フラグ  
largest_cluster_units Percentage Counts  
largest_cluster_limit_percentage 数値  
largest_cluster_limit_count 整数  
enable_smallest_largest_limit フラグ  
smallest_largest_limit 数値  
enable_importance_limit フラグ  
importance_limit_condition Greater_than Less_than  
importance_limit_greater_than 数値 0 と 100 の間の整数です。
importance_limit_less_than 数値 0 と 100 の間の整数です。
<algorithm> フラグ 特定のアルゴリズムの使用の有効、無効を切り替えます。
<algorithm>.<property> string 特定のアルゴリズムのプロパティー値を設定します。 詳しくは、 アルゴリズム・プロパティーの設定 を参照してください。
number_of_models 整数
enable_model_build_time_limit ブール値 (K-Means、Kohonen、TwoStep、SVM、KNN、ベイズ・ネットおよびディシジョン・リスト・モデルのみ。)
任意の 1 つのモデルの最大時間制限を設定します。 例えば、複雑な交互作用を含む特定のモデルの学習で予期外に長い時間を必要とする場合、すべてのモデルの作成を実行しません。
model_build_time_limit 整数 モデル構築にかかった時間です。
enable_stop_after_time_limit ブール値 (ニューラル・ネットワーク、K-Means、Kohonen、TwoStep、SVM、KNN、ベイズ・ネットおよび C&R ツリー・モデルのみ。)
指定された時間数後に実行を停止します。 その時間までに生成されたすべてのモデルがモデル・ナゲットに含まれますが、それ以上のモデルは作成されません。
stop_after_time_limit 二重 実行時間制限 (時間)。
stop_if_valid_model ブール値 「破棄」設定で指定されたすべての基準をモデルが満たすと、実行を停止します。