Docs
...
c50node properties

c50node 특성

마지막 업데이트 날짜: 2025년 2월 11일
c50node 특성

C5.0 노드 아이콘C5.0 노드는 의사결정 트리 또는 규칙 세트를 작성합니다. 모델은 각 수준에서 최대 정보 이익을 제공하는 필드를 기반으로 샘플을 분할하여 작동합니다. 대상 필드는 범주형이어야 합니다. 세 개 이상의 부그룹으로의 다중 분할이 허용됩니다.

예

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]])
표 1. c50node 특성
c50node 특성 값 특성 설명
target 필드 C50 모델은 단일 대상 필드와 하나 이상의 입력 필드를 사용합니다. 가중치 필드를 지정할 수도 있습니다. 자세한 정보는 공통 모델링 노드 특성 을 참조하십시오.
output_type DecisionTree RuleSet  
group_symbolics 플래그  
use_boost 플래그  
boost_num_trials Number  
use_xval 플래그  
xval_num_folds Number  
mode Simple Expert  
favor Accuracy Generality 정확도 또는 범용성을 선호합니다.
expected_noise Number  
min_child_records Number  
pruning_severity Number  
use_costs 플래그  
costs 구조화된 이것은 구조화 특성입니다. 사용법 예제를 참조하십시오.
use_winnowing 플래그  
use_global_pruning 플래그 기본적으로 (True)에서.
calculate_variable_importance 플래그  
calculate_raw_propensities 플래그  
calculate_adjusted_propensities 플래그  
adjusted_propensity_partition Test Validation