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proprietà discriminantnode
Ultimo aggiornamento: 07 ott 2024
L'analisi discriminante rende più rigorosi i presupposti rispetto alla regressione logistica, ma può essere una valida alternativa o un supplemento a un'analisi di regressione logistica quando tali presupposti vengono soddisfatti.
Esempio
node = stream.create("discriminant", "My node")
node.setPropertyValue("target", "custcat")
node.setPropertyValue("use_partitioned_data", False)
node.setPropertyValue("method", "Stepwise")Proprietà discriminantnode |
Valori | Descrizione proprietà |
|---|---|---|
target |
campo | I modelli Discriminante richiedono un solo campo obiettivo e uno o più campi di input. I campi peso e frequenza non vengono utilizzati. Per ulteriori informazioni, consultare Proprietà comuni del nodo Modelli . |
method |
Enter Stepwise |
|
mode |
Simple Expert |
|
prior_probabilities |
AllEqual ComputeFromSizes |
|
covariance_matrix |
WithinGroups SeparateGroups |
|
means |
indicatore | Opzioni delle statistiche nelle proprietà del nodo in Opzioni avanzate. |
univariate_anovas |
indicatore | |
box_m |
indicatore | |
within_group_covariance |
indicatore | |
within_groups_correlation |
indicatore | |
separate_groups_covariance |
indicatore | |
total_covariance |
indicatore | |
fishers |
indicatore | |
unstandardized |
indicatore | |
casewise_results |
indicatore | Le opzioni di classificazione nelle proprietà del nodo in Opzioni avanzate. |
limit_to_first |
numero | Il valore predefinito è 10. |
summary_table |
indicatore | |
leave_one_classification |
indicatore | |
separate_groups_covariance |
indicatore | Opzione delle matrici Covarianza per gruppi separati. |
territorial_map |
indicatore | |
combined_groups |
indicatore | Opzione del nodo Plot Gruppi combinati. |
separate_groups |
indicatore | Opzione del nodo Plot Gruppi separati. |
summary_of_steps |
indicatore | |
F_pairwise |
indicatore | |
stepwise_method |
WilksLambda UnexplainedVariance MahalanobisDistance SmallestF RaosV |
|
V_to_enter |
numero | |
criteria |
UseValue UseProbability |
|
F_value_entry |
numero | Il valore di default è 3.84. |
F_value_removal |
numero | Il valore di default è 2,71. |
probability_entry |
numero | Il valore di default è 0.05. |
probability_removal |
numero | Il valore di default è 0.10. |
calculate_variable_importance |
indicatore | |
calculate_raw_propensities |
indicatore | |
calculate_adjusted_propensities |
indicatore | |
adjusted_propensity_partition |
Test Validation |