linearnode 특성 | IBM Cloud Pak for Data as a Service

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linearnode 특성

마지막 업데이트 날짜: 2024년 10월 07일

linearnode 특성

선형 노드 아이콘 선형 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`	`psm`은(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.