propiedades de ensemblenode

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Última actualización: 04 oct 2024

propiedades de ensemblenode

Icono de nodo Conjunto El nodo Conjunto combina dos o más nugget de modelo para obtener predicciones más precisas que pueden conseguirse de cualquier modelo.

Ejemplo

# 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")

Tabla 1. propiedades de ensemblenode
Propiedades de `ensemblenode`	Tipo de datos	Descripción de la propiedad
`ensemble_target_field`	campo	Especifica el campo objetivo de todos los modelos utilizados en el conjunto.
`filter_individual_model_output`	distintivo	Especifica si los resultados de puntuación de los modelos individuales se deben eliminar.
`flag_ensemble_method`	`Voting` `ConfidenceWeightedVoting` `RawPropensityWeightedVoting` `AdjustedPropensityWeightedVoting` `HighestConfidence` `AverageRawPropensity` `AverageAdjustedPropensity`	Especifica el método utilizado para determinar la puntuación del conjunto. Este conjunto sólo se aplica si el objetivo seleccionado es un campo de marca.
`set_ensemble_method`	`Voting` `ConfidenceWeightedVoting` `HighestConfidence`	Especifica el método utilizado para determinar la puntuación del conjunto. Este conjunto sólo se aplica si el objetivo seleccionado es un campo nominal.
`flag_voting_tie_selection`	`Random` `HighestConfidence` `RawPropensity` `AdjustedPropensity`	Si se selecciona un método de votación, especifica cómo se resolverán los empates. Este conjunto sólo se aplica si el objetivo seleccionado es un campo de marca.
`set_voting_tie_selection`	`Random` `HighestConfidence`	Si se selecciona un método de votación, especifica cómo se resolverán los empates. Este conjunto sólo se aplica si el objetivo seleccionado es un campo nominal.
`calculate_standard_error`	distintivo	Si el campo objetivo es continuo, se ejecuta un error estándar de forma predeterminada para calcular la diferencia entre los valores medidos o estimados y los valores true; y para mostrar si las estimaciones coinciden.