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linearnode properties
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linearnode プロパティー

最終更新: 2025年2月11日
linearnode プロパティー

線型ノードのアイコン線型回帰モデルは、対象と 1 つまたは複数の予測値との線型の関係に基づいて連続型対象を予測します。

例

node = stream.create("linear", "My node")
# Build Options tab - Objectives panel
node.setPropertyValue("objective", "Standard")
# Build Options tab - Model Selection panel
node.setPropertyValue("model_selection", "BestSubsets")
node.setPropertyValue("criteria_best_subsets", "ASE")
# Build Options tab - Ensembles panel
node.setPropertyValue("combining_rule_categorical", "HighestMeanProbability")
表 1. linearnode プロパティー
linearnodeプロパティー 値 プロパティーの説明
target フィールド 1 つの対象フィールドを指定します。
inputs [field1 ... fieldN] モデルで使用される入力または入力または予測変数フィールド。
continue_training_existing_model フラグ  
objective
Standard
Bagging
Boosting
psm
 psmは、非常に大きなデータ・セットに使用され、サーバー接続を必要とします。
use_auto_data_preparation フラグ  
confidence_level 数値  
model_selection
ForwardStepwise
BestSubsets
None
  
criteria_forward_stepwise
AICC
Fstatistics
AdjustedRSquare
ASE
  
probability_entry 数値  
probability_removal 数値  
use_max_effects フラグ  
max_effects 数値  
use_max_steps フラグ  
max_steps 数値  
criteria_best_subsets
AICC
AdjustedRSquare
ASE
  
combining_rule_continuous
Mean
Median
  
component_models_n 数値  
use_random_seed フラグ  
random_seed 数値  
use_custom_model_name フラグ  
custom_model_name string  
use_custom_name フラグ  
custom_name string  
tooltip string  
keywords string  
annotation string  
perform_model_effect_tests ブール値 回帰効果ごとにモデル効果検定を実行します。
confidence_level 二重 これは、モデル係数の推定値の計算に使用する信頼区間です。 0 より大きく、100 より小さい値を指定します。 デフォルトは 95 です。
probability_entry 二重 基準として「F 統計量」が選択された場合、各ステップで、指定されたしきい値より小さい最小の p 値を持つ効果がモデルに追加されます (p 値がより小さい効果を含めます)。 デフォルトは 0.05 です。
probability_removal 二重 指定されたしきい値より大きい p 値を持つモデル内の効果はすべて削除されます (p 値がより大きい効果は削除されます)。 デフォルトは 0.10 です。