Translation not up to date
The translation of this page does not represent the latest version. For the latest updates, see the English version of the documentation.
Last updated: 22. 9. 2023
Uzel Quest poskytuje binární klasifikační metodu pro sestavování rozhodovacích stromů, jejímž účelem je zkrácení doby zpracování potřebné pro rozsáhlé analýzy jazyka C & R, a zároveň snížit tendenci nalezená ve stromových metodách klasifikace pro upřednostňující vstupy, které umožňují větší dělení. Vstupní pole mohou být číselné rozsahy (souvislé), ale cílové pole musí být kategorické. Všechny rozdělení jsou binární.
Příklad
node = stream.create("quest", "My node")
node.setPropertyValue("custom_fields", True)
node.setPropertyValue("target", "Drug")
node.setPropertyValue("inputs", ["Age", "Na", "K", "Cholesterol", "BP"])
node.setPropertyValue("model_output_type", "InteractiveBuilder")
node.setPropertyValue("use_tree_directives", True)
node.setPropertyValue("max_surrogates", 5)
node.setPropertyValue("split_alpha", 0.03)
node.setPropertyValue("use_percentage", False)
node.setPropertyValue("min_parent_records_abs", 40)
node.setPropertyValue("min_child_records_abs", 30)
node.setPropertyValue("prune_tree", True)
node.setPropertyValue("use_std_err", True)
node.setPropertyValue("std_err_multiplier", 3)questnode Vlastnosti |
Hodnoty | Popis vlastnosti |
|---|---|---|
target |
pole | Modely Quest vyžadují jeden cíl a jedno nebo více vstupních polí. Pole frekvence může být také uvedeno. Další informace naleznete v tématu Obecné vlastnosti uzlu modelování . |
continue_training_existing_model |
příznak | |
objective |
Standard Boosting Bagging psm |
Produkt psm se používá pro velmi rozsáhlé datové sady a vyžaduje připojení k serveru. |
model_output_type |
Single InteractiveBuilder |
|
use_tree_directives |
příznak | |
tree_directives |
řetězec | |
use_max_depth |
Default Custom |
|
max_depth |
celočíselná hodnota | Maximální hloubka stromu, od 0 do 1000. Používá se pouze, pokud use_max_depth =
Custom. |
prune_tree |
příznak | Vyčištěm strom, aby nedošlo k nadměrné montáži. |
use_std_err |
příznak | Použít maximální rozdíl v riziku (ve standardních chybách). |
std_err_multiplier |
Číslo | Maximální rozdíl. |
max_surrogates |
Číslo | Maximální náhradníci. |
use_percentage |
příznak | |
min_parent_records_pc |
Číslo | |
min_child_records_pc |
Číslo | |
min_parent_records_abs |
Číslo | |
min_child_records_abs |
Číslo | |
use_costs |
příznak | |
costs |
strukturované | Strukturovaná vlastnost. |
priors |
Data Equal Custom |
|
custom_priors |
strukturované | Strukturovaná vlastnost. |
adjust_priors |
příznak | |
trails |
Číslo | Počet modelů komponent pro zvýšení nebo zvýšení hodnoty. |
set_ensemble_method |
Voting HighestProbability HighestMeanProbability |
Výchozí kombinační pravidlo pro kategoriální cíle. |
range_ensemble_method |
Mean Median |
Výchozí kombinační pravidlo pro souvislé cíle. |
large_boost |
příznak | Aplikujte zesílení na velmi velké datové sady. |
split_alpha |
Číslo | Hladina významnosti pro rozdělení. |
train_pct |
Číslo | Přednastavená prevence. |
set_random_seed |
příznak | Volba výsledků replikace. |
seed |
Číslo | |
calculate_variable_importance |
příznak | |
calculate_raw_propensities |
příznak | |
calculate_adjusted_propensities |
příznak | |
adjusted_propensity_partition |
Test Validation |