propriétés de ensemblenode

Dernière mise à jour : 11 févr. 2025

Icône de noeud Ensemble Le noeud Ensemble combine deux ou plusieurs nuggets de modèles pour obtenir des prévisions plus précises que celles acquises à partir d'un modèle quelconque.

Exemple

# Create and configure an Ensemble node 
node = stream.create("ensemble", "My node")
node.setPropertyValue("ensemble_target_field", "response")
node.setPropertyValue("filter_individual_model_output", False)
node.setPropertyValue("flag_ensemble_method", "ConfidenceWeightedVoting")
node.setPropertyValue("flag_voting_tie_selection", "HighestConfidence")

Tableau 1. propriétés de ensemblenode
`ensemblenode`propriétés	Type de données	Description de la propriété
`ensemble_target_field`	Zone	Indique le champ cible pour tous les modèles utilisés dans l'ensemble.
`filter_individual_model_output`	option	Indique si les résultats de scoring de modèles individuels doivent être supprimés.
`flag_ensemble_method`	`Voting` `ConfidenceWeightedVoting` `RawPropensityWeightedVoting` `AdjustedPropensityWeightedVoting` `HighestConfidence` `AverageRawPropensity` `AverageAdjustedPropensity`	Indique la méthode utilisée pour déterminer le score de l'ensemble. Ce paramètre s'applique uniquement si la cible sélectionnée est un champ indicateur.
`set_ensemble_method`	`Voting` `ConfidenceWeightedVoting` `HighestConfidence`	Indique la méthode utilisée pour déterminer le score de l'ensemble. Ce paramètre s'applique uniquement si la cible sélectionnée est un champ nominal.
`flag_voting_tie_selection`	`Random` `HighestConfidence` `RawPropensity` `AdjustedPropensity`	Si une méthode de vote est sélectionnée, indique la manière dont les ex æquo sont résolus. Ce paramètre s'applique uniquement si la cible sélectionnée est un champ indicateur.
`set_voting_tie_selection`	`Random` `HighestConfidence`	Si une méthode de vote est sélectionnée, indique la manière dont les ex æquo sont résolus. Ce paramètre s'applique uniquement si la cible sélectionnée est un champ nominal.
`calculate_standard_error`	option	Si le champ cible est continu, un calcul d'erreur standard est exécuté par défaut pour calculer la différence entre les valeurs mesurées ou estimées et les valeurs réelles, et pour montrer la correspondance proche de ces évaluations.