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bayesnetnode properties

bayesnetnode 특성

마지막 업데이트 날짜: 2025년 2월 11일
bayesnetnode 특성

Bayes 네트워크 노드 아이콘베이지안 네트워크 (베이즈 넷) 노드를 사용하면 관측 및 기록된 증거를 실제 지식과 결합하여 발생 우도를 설정함으로써 확률 모델을 작성할 수 있습니다. 이 노드는 주로 분류에 사용하는 TAN(Tree Augmented Naïve Bayes) 및 Markov Blanket 네트워크에 초점을 맞춥니다.

예

node = stream.create("bayesnet", "My node")
node.setPropertyValue("continue_training_existing_model", True)
node.setPropertyValue("structure_type", "MarkovBlanket")
node.setPropertyValue("use_feature_selection", True)
# Expert tab
node.setPropertyValue("mode", "Expert")
node.setPropertyValue("all_probabilities", True)
node.setPropertyValue("independence", "Pearson")
표 1. bayesnetnode 특성
bayesnetnode 특성 값 특성 설명
inputs [field1 ... fieldN] 베이지안 신경망 모델은 단일 대상 필드와 하나 이상의 입력 필드를 사용합니다. 연속형 필드는 자동으로 구간화됩니다. 자세한 정보는 공통 모델링 노드 특성 주제를 참조하십시오.
continue_training_existing_model 플래그  
structure_type TAN MarkovBlanket 베이지안 네트워크를 작성할 때 사용할 구조를 선택하십시오.
use_feature_selection 플래그  
parameter_learning_method Likelihood Bayes 상위의 값이 알려진 노드 사이에 조건부 확률 테이블을 추정하는 데 사용하는 방법을 지정합니다.
mode Expert Simple  
missing_values 플래그  
all_probabilities 플래그  
independence Likelihood Pearson 두 변수에 대해 쌍을 이루는 관측값이 서로 독립적인지 여부를 판별하는 데 사용하는 방법을 지정합니다.
significance_level Number 독립성 판별을 위한 절사 값을 지정합니다.
maximal_conditioning_set Number 독립성 검정에 사용할 조건부 변수의 최대 수를 설정합니다.
inputs_always_selected [field1 ... fieldN] 베이지안 네트워크를 작성할 때 항상 사용할 데이터 세트의 필드를 지정합니다.
주: 대상 필드는 항상 선택되어 있습니다.
maximum_number_inputs Number 베이지안 네트워크 작성에 사용할 입력 필드의 최대 수를 지정합니다.
calculate_variable_importance 플래그  
calculate_raw_propensities 플래그  
calculate_adjusted_propensities 플래그  
adjusted_propensity_partition Test Validation