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linearasnode properties

linearasnode 특성

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

Linear-AS 노드 아이콘선형 회귀 모형은 목표와 하나 이상의 예측자 간의 선형 관계를 기반으로 연속형 목표를 예측합니다.

표 1. linearasnode 특성
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.