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discriminantnode プロパティー
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discriminantnode プロパティー

最終更新: 2025年2月11日
discriminantnode プロパティー

判別分析ノード・アイコン判別分析はロジスティック回帰よりも厳密な仮定を行いますが、これらの仮定が満たされると、ロジスティック回帰分析に対する価値のある代替手段または補足手段になる可能性があります。

例

node = stream.create("discriminant", "My node")
node.setPropertyValue("target", "custcat")
node.setPropertyValue("use_partitioned_data", False)
node.setPropertyValue("method", "Stepwise")
表 1. discriminantnode プロパティー
discriminantnodeプロパティー 値 プロパティーの説明
target フィールド 判別分析 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。 重みフィールドと度数フィールドは使用されません。 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		  
mode Simple
Expert		  
prior_probabilities AllEqual
ComputeFromSizes		  
covariance_matrix WithinGroups
SeparateGroups		  
means フラグ エキスパート・オプションの下のノード・プロパティーの統計オプションです。
univariate_anovas フラグ  
box_m フラグ  
within_group_covariance フラグ  
within_groups_correlation フラグ  
separate_groups_covariance フラグ  
total_covariance フラグ  
fishers フラグ  
unstandardized フラグ  
casewise_results フラグ エキスパート・オプションの下のノード・プロパティーの分類オプションです。
limit_to_first 数値 デフォルト値は 10 です。
summary_table フラグ  
leave_one_classification フラグ  
separate_groups_covariance フラグ グループ別共分散行列オプション
territorial_map フラグ  
combined_groups フラグ 結合グループ散布図オプション
separate_groups フラグ グループ別散布図オプション
summary_of_steps フラグ  
F_pairwise フラグ  
stepwise_method WilksLambda
UnexplainedVariance
MahalanobisDistance
SmallestF
RaosV		  
V_to_enter 数値  
criteria UseValue
UseProbability		  
F_value_entry 数値 デフォルト値は 3.84 です。
F_value_removal 数値 デフォルト値は 2.71 です。
probability_entry 数値 デフォルト値は 0.05 です。
probability_removal 数値 デフォルト値は 0.10 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