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autoclusternode 특성
마지막 업데이트 날짜: 2024년 10월 07일
자동 군집 노드는 유사한 특성을 가진 레코드 그룹을 식별하는
군집 모델을 추정하고 비교합니다. 이 노드는 다른 자동 모델링 노드와 동일한 방법으로 작동하여
단일 모델링 패스에서 다중 옵션 조합을 실험할 수 있습니다. 군집 모델의 유용성을 필터링하고 순위화하며 특정 필드의 중요성을 기반으로 측도를 제공하려고 시도하는 기본 측도를 사용하여 모델을 비교할 수 있습니다.
예
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)autoclusternode 특성 |
값 | 특성 설명 |
|---|---|---|
evaluation |
필드 | 참고: 자동 군집 노드만 해당됩니다. 중요도 값이 계산되는 필드를 식별합니다. 또는 클러스터가 이 필드의 값을 구별하는 정도를 식별하는 데 사용할 수 있으므로 모델이 이 필드를 얼마나 잘 예측할 수 있는지 확인할 수 있습니다.
|
ranking_measure |
Silhouette Num_clusters Size_smallest_cluster Size_largest_cluster Smallest_to_largest Importance |
|
ranking_dataset |
Training Test |
|
summary_limit |
정수 | 보고서에 나열할 모델 수입니다. 1과 100 사이의 정수를 지정하십시오. |
enable_silhouette_limit |
플래그 | |
silhouette_limit |
정수 | 0과 100 사이의 정수입니다. |
enable_number_less_limit |
플래그 | |
number_less_limit |
Number | 0.0과 1.0 사이의 실수입니다. |
enable_number_greater_limit |
플래그 | |
number_greater_limit |
Number | 0보다 큰 정수입니다. |
enable_smallest_cluster_limit |
플래그 | |
smallest_cluster_units |
Percentage Counts |
|
smallest_cluster_limit_percentage |
Number | |
smallest_cluster_limit_count |
정수 | 0보다 큰 정수입니다. |
enable_largest_cluster_limit |
플래그 | |
largest_cluster_units |
Percentage Counts |
|
largest_cluster_limit_percentage |
Number | |
largest_cluster_limit_count |
정수 | |
enable_smallest_largest_limit |
플래그 | |
smallest_largest_limit |
Number | |
enable_importance_limit |
플래그 | |
importance_limit_condition |
Greater_than Less_than |
|
importance_limit_greater_than |
Number | 0과 100 사이의 정수입니다. |
importance_limit_less_than |
Number | 0과 100 사이의 정수입니다. |
<algorithm> |
플래그 | 특정 알고리즘의 사용을 사용 또는 사용 안합니다. |
<algorithm>.<property> |
문자열 | 특정 알고리즘의 특성 값을 설정합니다. 자세한 정보는 알고리즘 특성 설정 을 참조하십시오. |
number_of_models |
정수 | |
enable_model_build_time_limit |
부울 | (K-Means, Kohonen, TwoStep, SVM, KNN, Bayes Net 및 의사결정 목록 모델에만 해당). 한 모델에 대한 최대 시간 제한을 설정합니다. 예를 들어, 일부 복잡한 상호작용으로 인해 특정 모델의 훈련에 예기치 않게 오랜 시간이 필요할 경우 전체 모델링 실행을 지탱하기 위해 이를 원하지 않을 것입니다. |
model_build_time_limit |
정수 | 모델 작성에 소요된 시간입니다. |
enable_stop_after_time_limit |
부울 | (Neural Network, K-Means, Kohonen, TwoStep, SVM, KNN, Bayes Net and C&R Tree models only.) 지정된 시간 이후에 실행을 중지합니다. 해당 시점까지 생성된 모든 모델이 모델 너깃에 포함되고 더 이상의 모델이 생성되지 않습니다. |
stop_after_time_limit |
이중 실선 | 실행 시간 제한(시간). |
stop_if_valid_model |
부울 | 모델이 삭제 설정에 지정된 모든 기준을 전달할 때 실행을 중지합니다. |