Proprietà linearasnode | IBM Cloud Pak for Data as a Service

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Proprietà linearasnode

Ultimo aggiornamento: 07 ott 2024

Proprietà linearasnode

Icona Nodo Linear - AS I modelli di regressione lineare prevedono un target continuo basato sulle relazioni lineari tra l'obiettivo e uno o più predittori.

Tabella 1. proprietà linearasnode
Proprietà `linearasnode`	Valori	Descrizione proprietà
`target`	campo	Specifica un singolo campo obiettivo.
`inputs`	[field1 ... fieldN]	I campi predittore utilizzati dal modello.
`weight_field`	campo	Campo di analisi utilizzato dal modello.
`custom_fields`	indicatore	Il valore predefinito è `TRUE`.
`intercept`	indicatore	Il valore predefinito è `TRUE`.
`detect_2way_interaction`	indicatore	Indica se considerare o meno un'interazione a due vie. Il valore predefinito è `TRUE`.
`cin`	numero	L'intervallo di confidenza utilizzato per calcolare le stime dei coefficienti del modello. Specificare un valore maggiore di 0 e minore di 100. Il valore predefinito è `95`.
`factor_order`	`ascending` `descending`	Il criterio di ordinamento per i predittori di categoria. Il valore predefinito è `ascending`.
`var_select_method`	`ForwardStepwise` `BestSubsets` `none`	Il metodo di selezione del modello da utilizzare. Il valore predefinito è `ForwardStepwise`.
`criteria_for_forward_stepwise`	`AICC` `Fstatistics` `AdjustedRSquare` `ASE`	La statistica utilizzata per determinare se un effetto deve essere aggiunto o eliminato dal modello. Il valore predefinito è `AdjustedRSquare`.
`pin`	numero	L'effetto con il valore P più piccolo e minore di quello specificato nella soglia `pin` viene aggiunto al modello. Il valore predefinito è `0.05`.
`pout`	numero	Tutti gli effetti presenti nel modello che hanno un valore p superiore alla soglia `pout` specificata vengono eliminati. Il valore predefinito è `0.10`.
`use_custom_max_effects`	indicatore	Indica se utilizzare il numero massimo di effetti nel modello finale. Il valore predefinito è `FALSE`.
`max_effects`	numero	Numero massimo di effetti da utilizzare nel modello finale. Il valore predefinito è `1`.
`use_custom_max_steps`	indicatore	Indica se utilizzare il numero massimo di fasi. Il valore predefinito è `FALSE`.
`max_steps`	numero	Il numero massimo di fasi prima che l'algoritmo stepwise venga arrestato. Il valore predefinito è `1`.
`criteria_for_best_subsets`	`AICC` `AdjustedRSquare` `ASE`	La modalità del criterio da utilizzare. Il valore predefinito è `AdjustedRSquare`.