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proprietà c50node
Ultimo aggiornamento: 07 ott 2024
Il nodo C5.0 crea una struttura ad albero delle decisioni o un insieme di regole. Il modello suddivide il campione in base al campo che fornisce il massimo guadagno di informazioni a ogni livello. Il campo obiettivo deve essere categoriale. Sono consentite suddivisioni multiple in più di due sottogruppi.
Esempio
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]])Proprietà c50node |
Valori | Descrizione proprietà |
|---|---|---|
target |
campo | I modelli C50 utilizzano un solo campo obiettivo e uno o più campi di input. È possibile anche specificare un campo peso. Per ulteriori informazioni, consultare Proprietà comuni del nodo Modelli . |
output_type |
DecisionTree RuleSet |
|
group_symbolics |
indicatore | |
use_boost |
indicatore | |
boost_num_trials |
numero | |
use_xval |
indicatore | |
xval_num_folds |
numero | |
mode |
Simple Expert |
|
favor |
Accuracy Generality |
Precisione o generalità della preferenza. |
expected_noise |
numero | |
min_child_records |
numero | |
pruning_severity |
numero | |
use_costs |
indicatore | |
costs |
strutturato | Si tratta di una proprietà strutturata. Per l'utilizzo, vedere l'esempio. |
use_winnowing |
indicatore | |
use_global_pruning |
indicatore | Impostato su (True) per default. |
calculate_variable_importance |
indicatore | |
calculate_raw_propensities |
indicatore | |
calculate_adjusted_propensities |
indicatore | |
adjusted_propensity_partition |
Test Validation |