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cartnode properties

propiedades de cartnode

Última actualización: 12 feb 2025
propiedades de cartnode

Icono de nodo de árbol C & REl nodo de árbol de clasificación y regresión (C&R) genera un árbol de decisión que permite predecir o clasificar observaciones futuras. El método utiliza la partición reiterada para dividir los registros de entrenamiento en segmentos minimizando las impurezas en cada paso, donde un nodo se considera "puro" si el 100% de los casos del nodo corresponden a una categoría específica del campo objetivo. Los campos de entrada y objetivo pueden ser continuos (rango numérico) o categóricos (nominal, ordinal o marca). Todas las divisiones son binarias (sólo se crean dos subgrupos).

Ejemplo

node = stream.createAt("cart", "My node", 200, 100)
# "Fields" tab
node.setPropertyValue("custom_fields", True)
node.setPropertyValue("target", "Drug")
node.setPropertyValue("inputs", ["Age", "BP", "Cholesterol"])
# "Build Options" tab, "Objective" panel
node.setPropertyValue("model_output_type", "InteractiveBuilder")
node.setPropertyValue("use_tree_directives", True)
node.setPropertyValue("tree_directives", """Grow Node Index 0 Children 1 2
Grow Node Index 2 Children 3 4""")
# "Build Options" tab, "Basics" panel
node.setPropertyValue("prune_tree", False)
node.setPropertyValue("use_std_err_rule", True)
node.setPropertyValue("std_err_multiplier", 3.0)
node.setPropertyValue("max_surrogates", 7)
# "Build Options" tab, "Stopping Rules" panel
node.setPropertyValue("use_percentage", True)
node.setPropertyValue("min_parent_records_pc", 5)
node.setPropertyValue("min_child_records_pc", 3)
# "Build Options" tab, "Advanced" panel
node.setPropertyValue("min_impurity", 0.0003)
node.setPropertyValue("impurity_measure", "Twoing")
# "Model Options" tab
node.setPropertyValue("use_model_name", True)
node.setPropertyValue("model_name", "Cart_Drug")
Tabla 1. propiedades de cartnode
Propiedades de cartnode Valores Descripción de la propiedad
target campo Los modelos de árbol C&R requieren un único campo objetivo y uno o más campos de entrada. También se puede especificar un campo de frecuencia. Consulte el tema Propiedades de nodo de modelado común para obtener más información.
continue_training_existing_model distintivo  
objective Standard Boosting Bagging psm psm se utiliza para conjuntos de datos muy grandes y requiere una conexión de servidor.
model_output_type Single InteractiveBuilder  
use_tree_directives distintivo  
tree_directives serie Especifique directivas para desarrollar el árbol. Las directivas se pueden escribir entre comillas triples para evitar comillas o saltos de línea no deseados. Recuerde que las directivas pueden ser muy sensibles a las pequeñas modificaciones de las opciones de modelado o los datos y es posible que no se puedan generalizar para otros conjuntos de datos.
use_max_depth Default Custom  
max_depth entero Profundidad máxima del árbol, de 0 a 1000. Se utiliza sólo si use_max_depth = Custom.
prune_tree distintivo Poda del árbol para evitar sobreajustes.
use_std_err distintivo Use la diferencia máxima en riesgos (en errores estándar).
std_err_multiplier número Diferencia máxima.
max_surrogates número Número máximo de sustitutos.
use_percentage distintivo  
min_parent_records_pc número  
min_child_records_pc número  
min_parent_records_abs número  
min_child_records_abs número  
use_costs distintivo  
costs estructurado Propiedad estructurada.
priors Data Equal Custom  
custom_priors estructurado Propiedad estructurada.
adjust_priors distintivo  
trails número Número de modelos de componente para un aumento o agregación autodocimante.
set_ensemble_method Voting HighestProbability HighestMeanProbability Regla de combinación predeterminada para objetivos categóricos.
range_ensemble_method Mean Median Regla de combinación predeterminada para objetivos continuos.
large_boost distintivo Aplicar aumento a conjunto de datos muy grandes.
min_impurity número  
impurity_measure Gini Twoing Ordered  
train_pct número Conjunto de prevención sobreajustado.
set_random_seed distintivo Opción replicar resultados.
seed número  
calculate_variable_importance distintivo  
calculate_raw_propensities distintivo  
calculate_adjusted_propensities distintivo  
adjusted_propensity_partition Test Validation