Docs
...
neuralnetworknode properties
資料の 英語版 に戻る

neuralnetworknode プロパティー

最終更新: 2025年2月11日
neuralnetworknode プロパティー

ニューラル・ネット・ノード・アイコンニューラル・ネット・ノードは、人間の脳が情報を処理する方法を単純化したモデルを使用します。 ニューラル・ネットワーク・ノードは、連係する多数の単純な処理単位をシミュレートします。処理単位は、ニューロンを抽象化したものと表現できます。 ニューラル・ネットワークは強力な一般関数推定法であり、学習させたり、適用するには、最低限の統計学および数学の知識しか必要ありません。

例

node = stream.create("neuralnetwork", "My node")
# Build Options tab - Objectives panel
node.setPropertyValue("objective", "Standard")
# Build Options tab - Ensembles panel
node.setPropertyValue("combining_rule_categorical", "HighestMeanProbability")
表 1. neuralnetworknode プロパティー
neuralnetworknodeプロパティー 値 プロパティーの説明
targets [field1 ... fieldN] 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。
splits [field1 ... fieldN 分割モデル作成に使用する、フィールドを選択します。
use_partition フラグ 区分フィールドが定義される場合、このオプションは学習データ区分からのデータのみがモデル構築に使用されるようにします。
continue フラグ 既存モデルの学習を継続 :
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。
method
MultilayerPerceptron
RadialBasisFunction
  
use_custom_layers フラグ  
first_layer_units 数値  
second_layer_units 数値  
use_max_time フラグ  
max_time 数値  
use_max_cycles フラグ  
max_cycles 数値  
use_min_accuracy フラグ  
min_accuracy 数値  
combining_rule_categorical
Voting
HighestProbability
HighestMeanProbability
 
combining_rule_continuous
MeanMedian
  
component_models_n 数値  
overfit_prevention_pct 数値  
use_random_seed フラグ  
random_seed 数値  
missing_values
listwiseDeletion
missingValueImputation
  
use_model_name ブール値  
model_name string  
confidence
onProbability
onIncrease
  
score_category_probabilities フラグ  
max_categories 数値  
score_propensity フラグ  
use_custom_name フラグ  
custom_name string  
tooltip string  
keywords string  
annotation string  
calculate_variable_importance ブール値 重要度の適切な測定基準を作成するモデルの場合、モデル推定時に各予測値の相対重要度を示すグラフを表示することができます。 通常は、最も重要な予測値にモデル作成の取り組みを集中させ、最も重要でない予測値を削除または無視することを検討します。