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c50node プロパティー
最終更新: 2024年10月04日
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]])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 |