Retourner à la version anglaise de la documentationPropriétés de c50node
Propriétés de c50node
Dernière mise à jour : 07 oct. 2024
Le noeud C5.0 crée un arbre de décisions ou un ensemble de règles. Le fonctionnement de ce modèle repose sur un découpage de l'échantillon basé sur le champ qui fournit le gain d'informations le plus important à chaque niveau. Le champ cible doit être catégoriel. Les divisions multiples en plus de deux sous-groupes sont autorisées.
Exemple
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]])Propriétés c50node |
Valeurs | Description de la propriété |
|---|---|---|
target |
Zone | Les modèles C50 utilisent un seul champ cible et un ou plusieurs champs d'entrée. Vous pouvez également spécifier un champ de pondération. Pour plus d'informations, voir Propriétés communes des noeuds de modélisation . |
output_type |
DecisionTree RuleSet |
|
group_symbolics |
option | |
use_boost |
option | |
boost_num_trials |
number | |
use_xval |
option | |
xval_num_folds |
number | |
mode |
Simple Expert |
|
favor |
Accuracy Generality |
Privilégiez l'exactitude ou la généralité. |
expected_noise |
number | |
min_child_records |
number | |
pruning_severity |
number | |
use_costs |
option | |
costs |
structuré | Il s'agit d'une propriété structurée. Voir l'exemple d'utilisation ci-dessous. |
use_winnowing |
option | |
use_global_pruning |
option | Sous (True) par défaut. |
calculate_variable_importance |
option | |
calculate_raw_propensities |
option | |
calculate_adjusted_propensities |
option | |
adjusted_propensity_partition |
Test Validation |