linearnode プロパティー

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linearnode プロパティー

最終更新: 2024年10月04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 未満の値を指定してください。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。