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autonumericnode プロパティー
最終更新: 2024年10月04日
自動数値ノードでは、多くのさまざまな方法を使用し、連続する数値範囲の結果を求めてモデルを推定し比較します。 このノードは、自動分類ノードと同じ方法で動作し、1 回のモデル作成のパスで、複数の組み合わせのオプションを使用し試すアルゴリズムを選択することができます。 使用できるアルゴリズムには、ニューラル・ネットワーク、C&R Tree、CHAID、線型、一般化線型、サポート・ベクトル・マシン (SVM) が含まれています。 モデルは、相関、相対エラー、または使用された変数の数に基づいて比較できます。
例
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)autonumericnodeプロパティー |
値 | プロパティーの説明 |
|---|---|---|
custom_fields |
フラグ | 真 (True) の場合、データ型ノード設定の代わりにカスタム・フィールド設定が使用されます。 |
target |
フィールド | 自動数値ノードは 1 つの対象フィールドおよび 1 つ以上の入力フィールドを使用します。 重みフィールドおよび度数フィールドも指定することができます。 詳しくは、 モデル作成ノードの共通プロパティー を参照してください。 |
inputs |
[field1 … field2] | |
partition |
フィールド | |
use_frequency |
フラグ | |
frequency_field |
フィールド | |
use_weight |
フラグ | |
weight_field |
フィールド | |
use_partitioned_data |
フラグ | データ区分フィールドが定義されている場合は、学習データのみがモデル構築に使用されます。 |
ranking_measure |
Correlation NumberOfFields |
|
ranking_dataset |
Test Training |
|
number_of_models |
整数 | モデル・ナゲットに含まれるモデルの数。 1 と 100の間の整数を指定します。 |
calculate_variable_importance |
フラグ | |
enable_correlation_limit |
フラグ | |
correlation_limit |
整数 | |
enable_number_of_fields_limit |
フラグ | |
number_of_fields_limit |
整数 | |
enable_relative_error_limit |
フラグ | |
relative_error_limit |
整数 | |
enable_model_build_time_limit |
フラグ | |
model_build_time_limit |
整数 | |
enable_stop_after_time_limit |
フラグ | |
stop_after_time_limit |
整数 | |
stop_if_valid_model |
フラグ | |
<algorithm> |
フラグ | 特定のアルゴリズムの使用の有効、無効を切り替えます。 |
<algorithm>.<property> |
string | 特定のアルゴリズムのプロパティー値を設定します。 詳しくは、 アルゴリズム・プロパティーの設定 を参照してください。 |
use_cross_validation |
ブール値 | 単一のパーティションを使用する代わりに、相互検証パーティションが使用されます。 |
number_of_folds |
整数 | 交差検証の分割数パラメーター (3 から 10 の範囲)。 |
set_random_seed |
ブール値 | ランダム・シードを設定すると、分析を再現することができます。 整数を指定するか、「生成」をクリックします。「生成」をクリックすると、1 から 2147483647 までの整数の疑似乱数が作成されます。 デフォルトでは、分析は、シード 229176228 で複製されます。 |
random_seed |
整数 | ランダム・シード |
filter_individual_model_output |
ブール値 | アンサンブル・ノードに使用する個々のモデルで生成されたすべての追加フィールドを、出力から削除します。 すべての入力モデルの結合スコアのみに関心がある場合は、このオプションを選択します。 例えば精度分析ノードまたは評価ノードを使用して結合スコアのと各入力モデルの制度を比較する場合、このオプションが選択解除されていることを確認します。 |
calculate_standard_error |
ブール値 | 連続型 (数値範囲) ターゲットの場合、標準誤差の計算がデフォルトで実行され、測定値または推定値と真の値の差が計算され、それらの推定値がどの程度一致しているかが示されます。 |