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genlinnode properties

genlinnode 특성

마지막 업데이트 날짜: 2025년 2월 11일
genlinnode 특성

GenLin 노드 아이콘일반화 선형 (GenLin) 모델은 종속변수가 지정된 연결 함수를 통해 요인 및 공변량과 선형적으로 관련되도록 일반 선형 모델을 확장합니다. 더욱이 모델을 사용하면 종속변수가 비정규 분포를 가질 수 있습니다. 선형 회귀, 로지스틱 회귀분석, 카운트 데이터에 대한 로그선형 모델, 간격 중도절단 생존 모델을 포함하여 상당수 통계 모델의 기능을 포함합니다.

예

node = stream.create("genlin", "My node")
node.setPropertyValue("model_type", "MainAndAllTwoWayEffects")
node.setPropertyValue("offset_type", "Variable")
node.setPropertyValue("offset_field", "Claimant")
표 1. genlinnode 특성
genlinnode 특성 값 특성 설명
target 필드 GenLin 모델에는 명목 또는 플래그 필드이어야 하는 단일 목표 필드와 하나 이상의 입력 필드가 필요합니다. 가중 필드도 지정할 수 있습니다. 자세한 정보는 공통 모델링 노드 특성 을 참조하십시오.
use_weight 플래그  
weight_field 필드 필드 유형은 단지 연속형입니다.
target_represents_trials 플래그  
trials_type Variable FixedValue  
trials_field 필드 필드 유형은 연속형, 플래그 또는 순서형입니다.
trials_number Number 기본값은 10입니다.
model_type MainEffects MainAndAllTwoWayEffects  
offset_type Variable FixedValue  
offset_field 필드 필드 유형은 단지 연속형입니다.
offset_value Number 실수여야 합니다.
base_category Last First  
include_intercept 플래그  
mode Simple Expert  
distribution BINOMIAL GAMMA IGAUSS NEGBIN NORMAL POISSON TWEEDIE MULTINOMIAL IGAUSS: 역 가우스. NEGBIN: 음이항.
negbin_para_type Specify Estimate  
negbin_parameter Number 기본값은 1입니다. 음수가 아닌 실수를 포함해야 합니다.
tweedie_parameter Number  
link_function IDENTITY CLOGLOG LOG LOGC LOGIT NEGBIN NLOGLOG ODDSPOWER PROBIT POWER CUMCAUCHIT CUMCLOGLOG CUMLOGIT CUMNLOGLOG CUMPROBIT CLOGLOG: 보충 로그-로그. LOGC: 로그 보완. NEGBIN: 음이항. NLOGLOG: 음수 로그-로그. CUMCAUCHIT: 누적 소작입니다. CUMCLOGLOG: 누적 보 로그-로그. CUMLOGIT: 누적 로짓입니다. CUMNLOGLOG: 누적 음수 로그-로그. CUMPROBIT: 누적 프로빗.
power Number 값은 실수로 0이 아닌 숫자여야 합니다.
method Hybrid Fisher NewtonRaphson  
max_fisher_iterations Number 기본값은 1입니다. 양의 정수만 허용됩니다.
scale_method MaxLikelihoodEstimate Deviance PearsonChiSquare FixedValue  
scale_value Number 기본값은 1입니다. 0보다 커야 합니다.
covariance_matrix ModelEstimator RobustEstimator  
max_iterations Number 기본값은 100입니다. 음이 아닌 정수만 가능합니다.
max_step_halving Number 기본값은 5입니다. 양의 정수만 가능합니다.
check_separation 플래그  
start_iteration Number 기본값은 20입니다. 양의 정수만 허용됩니다.
estimates_change 플래그  
estimates_change_min Number 기본값은 1E-006입니다. 양수만 허용됩니다.
estimates_change_type Absolute Relative  
loglikelihood_change 플래그  
loglikelihood_change_min Number 양수만 허용됩니다.
loglikelihood_change_type Absolute Relative  
hessian_convergence 플래그  
hessian_convergence_min Number 양수만 허용됩니다.
hessian_convergence_type Absolute Relative  
case_summary 플래그  
contrast_matrices 플래그  
descriptive_statistics 플래그  
estimable_functions 플래그  
model_info 플래그  
iteration_history 플래그  
goodness_of_fit 플래그  
print_interval Number 기본값은 1입니다. 양의 정수여야 합니다.
model_summary 플래그  
lagrange_multiplier 플래그  
parameter_estimates 플래그  
include_exponential 플래그  
covariance_estimates 플래그  
correlation_estimates 플래그  
analysis_type TypeI TypeIII TypeIAndTypeIII  
statistics Wald LR  
citype Wald Profile  
tolerancelevel Number 기본값은 0.0001입니다.
confidence_interval Number 기본값은 95입니다.
loglikelihood_function Full Kernel  
singularity_tolerance 1E-007 1E-008 1E-009 1E-010 1E-011 1E-012  
value_order Ascending Descending DataOrder  
calculate_variable_importance 플래그  
calculate_raw_propensities 플래그  
calculate_adjusted_propensities 플래그  
adjusted_propensity_partition Test Validation