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linearnode properties

linearnode 특성

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

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

예

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")
표 1. linearnode 특성
linearnode 특성 값 특성 설명
target 필드 단일 대상 필드를 지정합니다.
inputs [field1 ... fieldN] 모델이 사용하는 예측자 필드
continue_training_existing_model 플래그  
objective
Standard
Bagging
Boosting
psm
 psm은(는) 매우 큰 데이터 세트에 사용되며 서버 연결이 필요합니다.
use_auto_data_preparation 플래그  
confidence_level Number  
model_selection
ForwardStepwise
BestSubsets
None
  
criteria_forward_stepwise
AICC
Fstatistics
AdjustedRSquare
ASE
  
probability_entry Number  
probability_removal Number  
use_max_effects 플래그  
max_effects Number  
use_max_steps 플래그  
max_steps Number  
criteria_best_subsets
AICC
AdjustedRSquare
ASE
  
combining_rule_continuous
Mean
Median
  
component_models_n Number  
use_random_seed 플래그  
random_seed Number  
use_custom_model_name 플래그  
custom_model_name 문자열  
use_custom_name 플래그  
custom_name 문자열  
tooltip 문자열  
keywords 문자열  
annotation 문자열  
perform_model_effect_tests 부울 각 회귀 효과에 대한 모델 효과 테스트를 수행합니다.
confidence_level 이중 실선 이는 모델 계수의 추정값을 계산하는 데 사용되는 신뢰구간입니다. 0보다 크고 100보다 작은 값을 지정하십시오. 기본값은 95입니다.
probability_entry 이중 실선 F 통계가 기준으로 선택되면, 각 단계에서 지정된 임계값보다 작은 최소 p-값을 갖는 효과가 모델에 추가됩니다(p-값이 작은 효과 포함). 기본값은 0.05입니다.
probability_removal 이중 실선 지정된 임계값보다 큰 p-값을 갖는 모델에서의 임의의 효과가 제거됩니다(p-값이 보다 큰 효과를 제거합니다). 기본값은 0.10입니다.