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regressionnode 특성
마지막 업데이트 날짜: 2024년 10월 07일
선형 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)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-11.0E-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. |