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propriétés de ensemblenode
Dernière mise à jour : 04 oct. 2024
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")
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. |