Docs
...
regressionnode properties

regressionnode 특성

마지막 업데이트 날짜: 2025년 2월 11일
regressionnode 특성

회귀 노드 아이콘선형 회귀는 데이터를 요약통계하고 예측 및 실제 출력 값 사이의 불일치를 최소화하는 직선이나 표면에 적합하게 하여 예측하기 위한 일반적인 통계 기법입니다.

예

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)
표 1. regressionnode 특성
regressionnode 특성 값 특성 설명
target 필드 회귀 모형은 단일 대상 필드와 하나 이상의 입력 필드가 필요합니다. 가중 필드도 지정할 수 있습니다. 자세한 정보는 공통 모델링 노드 특성 주제를 참조하십시오.
method
Enter
Stepwise
Backwards
Forwards
  
include_constant 플래그  
use_weight 플래그  
weight_field 필드  
mode
Simple
Expert
  
complete_records 플래그  
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
 인수에 큰따옴표를 사용하십시오.
stepping_method
useP
useF
 useP : F의 확률 사용 useF: F값 사용
probability_entry Number  
probability_removal Number  
F_value_entry Number  
F_value_removal Number  
selection_criteria 플래그  
confidence_interval 플래그  
covariance_matrix 플래그  
collinearity_diagnostics 플래그  
regression_coefficients 플래그  
exclude_fields 플래그  
durbin_watson 플래그  
model_fit 플래그  
r_squared_change 플래그  
p_correlations 플래그  
descriptives 플래그  
calculate_variable_importance 플래그  
residuals 부울 잔차 또는 예측값 및 실제 값 사이의 차이에 대한 통계량입니다.