autonumericnode, Eigenschaften
Letzte Aktualisierung: 11. Feb. 2025
Der Knoten "Auto-Numerisch" schätzt und vergleicht mit einer Reihe verschiedener Methoden Modelle für die Ergebnisse stetiger numerischer Bereiche. Der Knoten arbeitet auf dieselbe Weise wie der Knoten "Automatisches Klassifikationsmerkmal": Sie können die zu verwendenden Algorithmen auswählen und in einem Modellierungsdurchlauf mit mehreren Optionskombinationen experimentieren. Folgende Algorithmen werden unterstützt: C&RT-Baum, CHAID, lineare Regression, verallgemeinerte lineare Regression und Support Vector Machines (SVM). Modelle können anhand von Korrelation, relativem Fehler bzw. Anzahl der verwendeten Variablen verglichen werden.
Beispiel
node = stream.create("autonumeric", "My node") node.setPropertyValue("ranking_measure", "Correlation") node.setPropertyValue("ranking_dataset", "Training") node.setPropertyValue("enable_correlation_limit", True) node.setPropertyValue("correlation_limit", 0.8) node.setPropertyValue("calculate_variable_importance", True) node.setPropertyValue("neuralnetwork", True) node.setPropertyValue("chaid", False)
Eigenschaften |
Werte | Eigenschaftsbeschreibung |
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Markierung | Bei "True" werden anstelle der Typknoteneinstellungen Einstellungen aus benutzerdefinierten Feldern verwendet. |
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Feld | Für den Knoten "Autonumerisch" sind ein einzelnes Ziel und eines oder mehrere Eingabefelder erforderlich. Außerdem können Gewichtungs- und Häufigkeitsfelder angegeben werden. Weitere Informationen finden Sie unter Allgemeine Eigenschaften von Modellierungsknoten . |
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[field1 … field2] | |
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Feld | |
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Markierung | |
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Feld | |
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Markierung | |
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Feld | |
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Markierung | Wenn ein Partitionsfeld definiert ist, werden nur die Trainingsdaten für die Modellerstellung verwendet. |
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Ganze Zahl | Anzahl der Modelle, die in das Modellnugget aufgenommen werden sollen. Geben Sie eine Ganzzahl zwischen 1 und 100 an. |
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Markierung | |
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Markierung | |
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Ganze Zahl | |
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Markierung | |
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Ganze Zahl | |
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Markierung | |
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Ganze Zahl | |
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Markierung | |
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Ganze Zahl | |
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Markierung | |
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Ganze Zahl | |
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Markierung | |
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Markierung | Aktiviert oder inaktiviert die Verwendung eines bestimmten Algorithmus. |
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Zeichenfolge | Legt einen Eigenschaftswert für einen bestimmten Algorithmus fest. Weitere Informationen finden Sie unter Algorithmuseigenschaften festlegen . |
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Boolesch | Anstelle einer einzelnen Partition wird eine Kreuzvalidierungspartition verwendet. |
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Ganze Zahl | N-Fold-Parameter für Kreuzvalidierung mit einem Bereich von 3 bis 10. |
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Boolesch | Durch Einstellen eines Startwerts für den Zufallsgenerator können Analysen reproduziert werden. Geben Sie eine ganze Zahl ein oder klicken Sie auf Generieren. Dadurch wird eine pseudozufällige Ganzzahl zwischen 1 und 2147483647 (einschließlich) erstellt. Standardmäßig werden Analysen mit dem Startwert 229176228 reproduziert. |
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Ganze Zahl | Startwert für Zufallszahlen |
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Boolesch | Entfernt alle zusätzlichen Felder aus der Ausgabe, die von den einzelnen Modellen generiert wurden, die dem Ensembleknoten Daten zuführen. Wählen Sie diese Option aus, wenn Sie nur am kombinierten Score aller Eingabemodelle interessiert sind. Diese Option muss inaktiviert sein, wenn Sie beispielsweise einen Analyseknoten oder einen Evaluierungsknoten verwenden möchten, um die Genauigkeit des kombinierten Score mit der Genauigkeit bei den einzelnen Eingabemodellen zu vergleichen. |
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Boolesch | Für ein stetiges Ziel (numerischer Bereich) wird standardmäßig eine Standardfehlerberechnung ausgeführt, um die Differenz zwischen den gemessenen oder geschätzten Werten und den wahren Werten zu berechnen und anzuzeigen, wie nahe diese Schätzungen übereinstimmten. |
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