영어 버전 문서로 돌아가기c50node 특성
c50node 특성
마지막 업데이트 날짜: 2024년 10월 07일
C5.0 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]])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 |