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discriminantnode プロパティー
最終更新: 2024年10月04日
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")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 |