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regressionnode properties

proprietà regressionnode

Ultimo aggiornamento: 11 feb 2025
proprietà regressionnode

Icona nodo RegressioneLa regressione lineare è una tecnica statistica molto comune per riassumere i dati ed eseguire previsioni individuando un'area o una linea retta in grado di ridurre le discrepanze tra i valori di output previsti e quelli osservati.

Esempio

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)
Tabella 1. proprietà regressionnode
regressionnode proprietà Valori Descrizione proprietà
target campo I modelli di regressione richiedono un solo campo obiettivo e uno o più campi di input. È anche possibile specificare un campo peso. Per ulteriori informazioni, consultare l'argomento Proprietà comuni dei nodi Modelli .
method
Enter
Stepwise
Backwards
Forwards
  
include_constant indicatore  
use_weight indicatore  
weight_field campo  
mode
Simple
Expert
  
complete_records indicatore  
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
 Utilizzare le virgolette per gli argomenti.
stepping_method
useP
useF
 useP : utilizza probabilità di F useF: utilizza valore F
probability_entry numero  
probability_removal numero  
F_value_entry numero  
F_value_removal numero  
selection_criteria indicatore  
confidence_interval indicatore  
covariance_matrix indicatore  
collinearity_diagnostics indicatore  
regression_coefficients indicatore  
exclude_fields indicatore  
durbin_watson indicatore  
model_fit indicatore  
r_squared_change indicatore  
p_correlations indicatore  
descriptives indicatore  
calculate_variable_importance indicatore  
residuals booleano Statistiche per i residui (o differenze tra i valori previsti e quelli effettivi).