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coxregnode プロパティー
最終更新: 2024年10月04日
Cox 線型回帰ノードを使用すると、打ち切りレコードの存在下でイベントまでの時間のデータの生存モデルを構築します。 このモデルは、対象のイベントが入力変数の指定の値で指定の時間 (t) に発生する確率を予測する生存関数を作成します。
例
node = stream.create("coxreg", "My node")
node.setPropertyValue("survival_time", "tenure")
node.setPropertyValue("method", "BackwardsStepwise")
# Expert tab
node.setPropertyValue("mode", "Expert")
node.setPropertyValue("removal_criterion", "Conditional")
node.setPropertyValue("survival", True)coxregnode プロパティー |
値 | プロパティーの説明 |
|---|---|---|
survival_time |
フィールド | Cox回帰モデルは 生存時間のある 1 つのフィールドを使用します。 |
target |
フィールド | Cox 回帰モデルは 1 つ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。 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。 |
method |
Enter Stepwise BackwardsStepwise |
|
groups |
フィールド | |
model_type |
MainEffects Custom |
|
custom_terms |
["BP* Sex" "BP* Age"] | |
mode |
Expert Simple |
|
max_iterations |
数値 | |
p_converge |
1.0E-4 1.0E-5 1.0E-6 1.0E-7 1.0E-8 0 |
|
l_converge |
1.0E-1 1.0E-2 1.0E-3 1.0E-4 1.0E-5 0 |
|
removal_criterion |
LR Wald Conditional |
|
probability_entry |
数値 | |
probability_removal |
数値 | |
output_display |
EachStep LastStep |
|
ci_enable |
フラグ | |
ci_value |
90 95 99 |
|
correlation |
フラグ | |
display_baseline |
フラグ | |
survival |
フラグ | |
hazard |
フラグ | |
log_minus_log |
フラグ | |
one_minus_survival |
フラグ | |
separate_line |
フィールド | |
value |
number または string | フィールドに対して値の指定がない場合、デフォルト・オプションの「Mean」 をそのフィールドで使用します。 |