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linearasnode 특성
마지막 업데이트 날짜: 2024년 10월 07일
선형 회귀 모형은 목표와 하나 이상의 예측자 간의 선형 관계를 기반으로
연속형 목표를 예측합니다.
linearasnode 특성 |
값 | 특성 설명 |
|---|---|---|
target |
필드 | 단일 대상 필드를 지정합니다. |
inputs |
[field1 ... fieldN] | 모델이 사용하는 예측자 필드 |
weight_field |
필드 | 모델이 사용하는 분석 필드 |
custom_fields |
플래그 | 기본값은 TRUE입니다. |
intercept |
플래그 | 기본값은 TRUE입니다. |
detect_2way_interaction |
플래그 | 양방향 상호작용을 고려할지 여부입니다. 기본값은 TRUE입니다. |
cin |
Number | 모형 계수의 추정값을 계산하기 위해 사용하는 신뢰도 구간입니다. 0보다
크고 100보다 작은 값을 지정하십시오. 기본값은 95입니다. |
factor_order |
ascending descending |
범주형 예측자의 정렬 순서입니다. 기본값은 ascending입니다. |
var_select_method |
ForwardStepwise BestSubsets none |
사용할 모델 선택 방법입니다. 기본값은 ForwardStepwise입니다. |
criteria_for_forward_stepwise |
AICC Fstatistics AdjustedRSquare ASE |
모델에서 효과를 추가 또는 제거해야 하는지 여부를 판별하기 위해 사용하는
통계입니다. 기본값은 AdjustedRSquare입니다. |
pin |
Number | 이 지정된 pin 임계값보다 작은 p-값이 있는 효과가 모델에 추가됩니다. 기본값은 0.05입니다. |
pout |
Number | 이 지정된 pout 임계값보다 큰 p-값을 갖는 모델의 모든 효과가 제거됩니다. 기본값은 0.10입니다. |
use_custom_max_effects |
플래그 | 최종 모델에서 최대 효과 수를 사용할지 여부입니다. 기본값은 FALSE입니다. |
max_effects |
Number | 최종 모델에서 사용할 최대 효과 수입니다. 기본값은 1입니다. |
use_custom_max_steps |
플래그 | 최대 단계 수 사용 여부입니다. 기본값은 FALSE입니다. |
max_steps |
Number | 단계 선택 알고리즘이 중지하기 전의 최대 단계 수입니다. 기본값은 1입니다. |
criteria_for_best_subsets |
AICC AdjustedRSquare ASE |
사용할 기준 모드입니다. 기본값은 AdjustedRSquare입니다. |