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decisionlistnode 특성
마지막 업데이트 날짜: 2024년 10월 07일
의사결정 목록 노드는 전체 채우기에 상대적인 주어진 이분형 결과의 상위 또는 하위 우도를 표시하는
부그룹 또는 세그먼트를 식별합니다. 예를 들어, 캠페인을 이탈할 가능성이 없거나
우호적으로 응답할 가능성이 가장 많은 고객을 찾고 있습니다. 자체 사용자 정의 세그먼트를 추가하고
대체 모델을 나란히 미리보기하여 결과를 비교함으로써 비즈니스 지식을 모델에 통합할 수 있습니다. 의사결정 목록 모델은 각 규칙에 조건과 결과가 있는 규칙 목록으로 구성됩니다. 규칙은 순서대로 적용되며
매치하는 첫 번째 규칙이 결과를 결정합니다.
예
node = stream.create("decisionlist", "My node")
node.setPropertyValue("search_direction", "Down")
node.setPropertyValue("target_value", 1)
node.setPropertyValue("max_rules", 4)
node.setPropertyValue("min_group_size_pct", 15)decisionlistnode 특성 |
값 | 특성 설명 |
|---|---|---|
target |
필드 | 의사결정 목록 모델은 단일 대상과 하나 이상의 입력 필드를 사용합니다. 빈도 필드도 지정할 수 있습니다. 자세한 정보는 공통 모델링 노드 특성 을 참조하십시오. |
model_output_type |
Model InteractiveBuilder |
|
search_direction |
Up Down |
세그먼트를 찾기 위해 반복합니다. 여기서 업은 높은 확률과 동등하며, 아래로는 낮은 확률과 동일합니다. |
target_value |
문자열 | 지정되지 않으면 플래그에 대해 true 값을 가정합니다. |
max_rules |
정수 | 나머지를 제외한 최대 세그먼트 수입니다. |
min_group_size |
정수 | 최소 세그먼트 크기입니다. |
min_group_size_pct |
Number | 퍼센트로서의 최소 세그먼트 크기입니다. |
confidence_level |
Number | 세그먼트 정의에 추가하는 것을 의미있게 하려면 입력 필드가 응답의 우도를 개선(리프트 제공)해야 하는 최소 임계값입니다. |
max_segments_per_rule |
정수 | |
mode |
Simple Expert |
|
bin_method |
EqualWidth EqualCount |
|
bin_count |
Number | |
max_models_per_cycle |
정수 | 목록의 검색 너비입니다. |
max_rules_per_cycle |
정수 | 세그먼트 규칙의 검색 너비입니다. |
segment_growth |
Number | |
include_missing |
플래그 | |
final_results_only |
플래그 | |
reuse_fields |
플래그 | 속성(규칙에 나타나는 입력 필드)을 다시 사용하도록 허용합니다. |
max_alternatives |
정수 | |
calculate_raw_propensities |
플래그 | |
calculate_adjusted_propensities |
플래그 | |
adjusted_propensity_partition |
Test Validation |