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regressionnode properties
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regressionnode プロパティー

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

回帰ノード・アイコン線型回帰は、データを要約する一般的な統計手法であり、予測された出力値と実際の出力値の違いを最小限にする直線または面を当てはめることにより予測を行います。

例

node = stream.create("regression", "My node")
# "Fields" tab
node.setPropertyValue("custom_fields", True)
node.setPropertyValue("target", "Age")
node.setPropertyValue("inputs", ["Na", "K"])
node.setPropertyValue("partition", "Test")
node.setPropertyValue("use_weight", True)
node.setPropertyValue("weight_field", "Drug")
# "Model" tab
node.setPropertyValue("use_model_name", True)
node.setPropertyValue("model_name", "Regression Age")
node.setPropertyValue("use_partitioned_data", True)
node.setPropertyValue("method", "Stepwise")
node.setPropertyValue("include_constant", False)
# "Expert" tab
node.setPropertyValue("mode", "Expert")
node.setPropertyValue("complete_records", False)
node.setPropertyValue("tolerance", "1.0E-3")
# "Stepping..." section
node.setPropertyValue("stepping_method", "Probability")
node.setPropertyValue("probability_entry", 0.77)
node.setPropertyValue("probability_removal", 0.88)
node.setPropertyValue("F_value_entry", 7.0)
node.setPropertyValue("F_value_removal", 8.0)
# "Output..." section
node.setPropertyValue("model_fit", True)
node.setPropertyValue("r_squared_change", True) 
node.setPropertyValue("selection_criteria", True)
node.setPropertyValue("descriptives", True)
node.setPropertyValue("p_correlations", True)
node.setPropertyValue("collinearity_diagnostics", True)
node.setPropertyValue("confidence_interval", True)
node.setPropertyValue("covariance_matrix", True)
node.setPropertyValue("durbin_watson", True)
表 1. regressionnode プロパティー
regressionnodeプロパティー 値 プロパティーの説明
target フィールド 回帰モデルは単一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。 重みフィールドも指定できます。 詳しくは、トピック「 共通モデル作成ノードのプロパティー 」を参照してください。
method
Enter
Stepwise
Backwards
Forwards
  
include_constant フラグ  
use_weight フラグ  
weight_field フィールド  
mode
Simple
Expert
  
complete_records フラグ  
tolerance
1.0E-1
1.0E-2
1.0E-3
1.0E-4
1.0E-5
1.0E-6
1.0E-7
1.0E-8
1.0E-9
1.0E-10
1.0E-11
1.0E-12
 引数には二重引用符を使用します。
stepping_method
useP
useF
 useP : F の確率を使用 useF: F 値を使用
probability_entry 数値  
probability_removal 数値  
F_value_entry 数値  
F_value_removal 数値  
selection_criteria フラグ  
confidence_interval フラグ  
covariance_matrix フラグ  
collinearity_diagnostics フラグ  
regression_coefficients フラグ  
exclude_fields フラグ  
durbin_watson フラグ  
model_fit フラグ  
r_squared_change フラグ  
p_correlations フラグ  
descriptives フラグ  
calculate_variable_importance フラグ  
residuals ブール値 残差の統計量（または予測値と実際値の差異）。