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

Icône de noeud EnsembleLe 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
ensemblenodepropriétés 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.
Recherche et réponse à l'IA générative
Ces réponses sont générées par un modèle de langue de grande taille dans watsonx.ai en fonction du contenu de la documentation du produit. En savoir plus