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c50node プロパティー
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c50node プロパティー

最終更新: 2025年2月11日
c50node プロパティー

C5.0 ノード・アイコンC5.0 ノードは、ディシジョン・ツリーとルール・セットのどちらかを構築します。 このモデルは、各レベルで最大の情報の対応をもたらすフィールドに基づいてサンプルを分割します。 対象フィールドは、カテゴリーでなければなりません。 複数の分割を 2 つ以上のサブグループに分割できます。

例

node = stream.create("c50", "My node")
# "Model" tab
node.setPropertyValue("use_model_name", False)
node.setPropertyValue("model_name", "C5_Drug")
node.setPropertyValue("use_partitioned_data", True)
node.setPropertyValue("output_type", "DecisionTree")
node.setPropertyValue("use_xval", True)
node.setPropertyValue("xval_num_folds", 3)
node.setPropertyValue("mode", "Expert")
node.setPropertyValue("favor", "Generality")
node.setPropertyValue("min_child_records", 3)
# "Costs" tab
node.setPropertyValue("use_costs", True)
node.setPropertyValue("costs", [["drugA", "drugX", 2]])
表 1. c50node プロパティー
c50nodeプロパティー 値 プロパティーの説明
target フィールド C50 モデルは単一の対象フィールドおよび 1 つ以上の入力フィールドを使用します。 重みフィールドを指定することもできます。 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。
output_type DecisionTree RuleSet  
group_symbolics フラグ  
use_boost フラグ  
boost_num_trials 数値  
use_xval フラグ  
xval_num_folds 数値  
mode Simple Expert  
favor Accuracy Generality 精度 (Accuracy) または一般化 (Generality) を選択。
expected_noise 数値  
min_child_records 数値  
pruning_severity 数値  
use_costs フラグ  
costs 構造化 これは構造化されたプロパティーです。 使用例を参照してください。
use_winnowing フラグ  
use_global_pruning フラグ デフォルトではオン (True)です。
calculate_variable_importance フラグ  
calculate_raw_propensities フラグ  
calculate_adjusted_propensities フラグ  
adjusted_propensity_partition Test Validation